这是什么？

AriaAgent 是一个基于 Aria(C++20 MVVM 框架)构建的 provider 无关 LLM Agent 工具框架 GUI。 它不绑定任何一家模型厂商 —— DeepSeek / OpenAI / Kimi / Qwen / GLM 等所有 OpenAI 兼容端点开箱即用,换模型只需改一行配置,零代码改动、无需重新编译。

Agent 循环(思考 → 调工具 → 观察 → 再思考)用 C++20 协程实现,UI 层通过 Aria 的响应式引擎(Property / ObservableList)与引擎层彻底解耦。整体设计大量借鉴 DeepSeek 官方 harness 的架构精髓(事件日志 = 唯一事实源、工具 schema 驱动、权限默认拒绝)。

✨ 特性

🧠 Agent 核心

• Provider 无关 —— 抽象 LlmClient 接口 + OpenAiCompatClient 实现,任何 OpenAI 兼容 API 无缝接入
• 真流式输出 —— token 级 SSE 流式渲染(cpp-httplib 0.53.1 ContentReceiver),不是缓冲式假流式
• Agent 循环 —— 协程式 思考/工具调用/观察 循环,多工具有界并行执行(exclusive 屏障 + 并行池,结果按模型顺序提交),硬性轮数上限防失控
• 工具注册表 —— 一次注册即插即用:Tool{name, desc, schema, fn},无硬编码分支
• 参数校验 —— 轻量 JSON-Schema 校验器(类型/必填/枚举/范围),错误信息带 JSON 路径

🛠 内置工具(10+)

🗂 会话与 UI

• 多会话管理 —— 侧边栏会话列表(新建/切换/右键删除),JSON 持久化到 ~/.ariaagent/sessions/,重启自动恢复
• 多轮上下文 —— 引擎持有完整消息历史,Agent 有记忆
• 自动压缩 —— 超 32 条自动摘要压缩,不拆散 tool-call/result 配对
• Markdown 渲染 —— 气泡内渲染 Markdown + 代码四色高亮
• 轨迹面板 —— 右侧工具调用时间线(成功/失败着色)
• Todo 面板 —— Agent 的待办列表实时投影
• 消息反馈 —— 右键 👍/👎,持久化
• 权限审批 —— 危险工具执行前模态确认,默认拒绝(fail-closed)

🖼 截图预览

AriaAgent 基于 Aria C++20 MVVM + Qt6 适配器实现。下图来自 macOS 版本，对话与设置两个核心界面均使用 Aria 响应式引擎（Property / ObservableList / Command）驱动。

视图	截图
主界面（对话 + 工具调用链）
设置（General / Model / Plugins / Agent Presets）

关于 Windows / Linux 截图：Mac 的壳基于 Aria 框架 + Qt6 Adapter 构建，在 Windows / Linux 上跑出来的程序与 Mac 视觉上完全一致（同一份 Qt 控件 + 同一份 C++ ViewModel），所以不必重复截图。Windows 下还另有 MSVC + Qt6 与 MSYS2 UCRT64 两条工具链可以独立验证。

🏗 架构分层（core 纯 C++ + 多平台壳）

AriaAgent/
├── core/                    # ★ 纯 C++,零 Qt 依赖(移动端直接复用)
│   ├── agent/               #   引擎层:agent 循环 / llm_client / 工具 /
│   │                        #   session_store / json_schema / subprocess
│   └── module_api/          #   BaseVm / IModule / ModuleRegistry / ServiceHub
├── modules/                 # ★ 业务模块(plugin pattern,每个模块自带 VM)
│   ├── chat/                #   聊天模块(引擎桥接 + ChatViewModel)
│   ├── sessions/            #   会话列表(侧边栏投影)
│   ├── settings/            #   设置 + Qt 设置对话框
│   ├── todo/  trajectory/   #   待办 / 工具调用轨迹
│   └── app/                 #   app 壳
│       ├── viewmodel/       #   AppText(UI 文案服务)
│       └── platforms/qt/    #   ★ 平台壳:main.cpp(QtDispatcher)/
│                            #     main_window / markdown_render
├── third_party/aria         # vendored 框架(submodule)
├── core/CMakeLists.txt      # ariaagent_core
└── modules/app/platforms/qt/CMakeLists.txt  # aria_agent 可执行

注意:platform/ 目录是早期残留的死代码,实际 Qt 壳在 modules/app/platforms/qt/,构建以顶层 CMakeLists.txt 为准。 iOS / Android 壳(未来)同样放 modules/app/platforms/ 下,复用同一套 core。

跨线程:VM 通过 aria::runtime::main_dispatcher() 回到 UI 线程 —— Qt 壳在 main.cpp 里安装 QtDispatcher,iOS/Android 壳装各自的 dispatcher,VM 本身 完全不知道平台是谁。

权限弹窗:VM 只暴露 approval_ui 回调接口,由平台壳注入原生对话框 (QMessageBox / UIAlertController / Android Dialog),VM 永远不弹窗。

🚀 快速开始

前置

• Windows:MSYS2 UCRT64(GCC 13+)、Qt6、OpenSSL、CMake ≥ 3.20
• macOS:Xcode CommandLineTools、Qt6(brew install qt)、CMake ≥ 3.20
• Aria 子模块需先初始化(注意:不要 --recursive —— openssl submodule 自带 10 个测试子模块,递归会拉很久):

git submodule update --init

一键构建(macOS / Linux)

./scripts/build.sh             # Release
./scripts/build.sh debug       # Debug
./scripts/build.sh run         # Debug 构建并运行
./scripts/build.sh clean       # 清理全部构建产物

脚本会自动初始化 Aria 子模块、探测 Qt6/Ninja，并使用 build/flavors/<配置>/ 隔离构建目录。非 Homebrew Qt 可通过 QT_DIR=/path/to/qt ./scripts/build.sh 指定。

一键构建(Windows)

.\scripts\build.ps1             # Release + 部署运行时 DLL
.\scripts\build.ps1 debug       # Debug + 部署运行时 DLL
.\scripts\build.ps1 run         # Debug 构建、部署并运行
.\scripts\build.ps1 clean       # 清理全部构建产物

脚本会自动探测 MSYS2 UCRT64、Qt6 和 Ninja；非标准安装位置可通过 $env:MSYS2_ROOT、$env:QT_DIR 指定。

配置 & 运行

应用内置设置对话框(左下角 ⚙),或直接使用环境变量:

$env:ARIA_LLM_API_KEY  = "sk-..."
$env:ARIA_LLM_BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
$env:ARIA_LLM_MODEL    = "deepseek-chat"
./build/flavors/debug/aria_agent.exe

换厂商:把 BASE_URL 改成 https://api.openai.com + gpt-4o-mini,或 https://api.moonshot.cn + kimi-k2-0711-preview,无需重新编译。

发布构建

.\scripts\build.ps1 release

🧩 扩展

添加一个新工具(注册一行)

reg.register_tool({
    "web_search",                            // 工具名
    "Search the web for a query.",           // 描述
    {                                        // JSON Schema 参数
        {"type", "object"},
        {"properties", {{"query", {{"type", "string"}}}}},
        {"required", json::array({"query"})}
    },
    /*concurrency_safe=*/true,               // 可并行
    /*requires_approval=*/true,              // 需审批
    web_search_impl                          // 实现函数
});

切换模型厂商

见上方环境变量表。ARIA_LLM_BASE_URL + ARIA_LLM_MODEL 即可,LlmClient 抽象层保证零代码改动。

📚 设计来源

架构设计大量参考 DeepSeek 官方开源 harness(deepseek-ai/deepseek-harness)的核心思想:

1. 事件日志 = 唯一事实源 —— 会话可回放、可压缩、可多视图同步
2. 工具 = schema + fn —— 注册即插即用
3. UI 永不直接碰引擎 —— 中间只有响应式状态
4. 权限默认拒绝 —— 危险操作必须显式审批
5. 可回放 —— 任何状态都能从日志重建

📄 License

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