Mio-Chat Agent OS 🚀

不仅仅是对话转发，更是下一代 Agent 操作系统

License Node.js Version Docker Hub Architecture

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📦 Mio-Chat 生态全家桶

🖥️ Mio-Chat Frontend | 🎨 Mio-Previewer (MD 渲染器) | 🔌 插件市场

🌐 生态全景 (Ecosystem)

Mio-Chat 是一个由多个模块构成的完整 Agent 生态系统：

模块 仓库地址 说明
Backend Pretend-to/mio-chat-backend (当前仓库) 核心运行环境、Hook 架构、插件系统
Frontend Pretend-to/mio-chat-frontend 基于 Vue3 + Element Plus 的沉浸式 Agent 交互界面
Renderer Pretend-to/mio-markdown 专为 AI 深度定制的 Markdown 渲染引擎，支持 Artifacts
Plugins Pretend-to/awesome-miochat-plugins 官方及社区维护的插件、Skill、Hook 集合仓库

🌟 为什么选择 Mio-Chat?

传统的 AI 对话平台只是“API 搬运工”。Mio-Chat 是为复杂生产环境设计的 Agent 操作系统。它通过精密的上下文管理、双向安全桥接和强大的 Hook 拦截机制，让 AI 能够真正地、自主地、可控地操作物理世界。

🚀 核心黑科技

  • 🧠 上下文压缩系统 (Context Compression): 独创无状态上下文压缩算法。通过 XML 结构化分区，在保留 100% 关键工程约束的前提下，将 Token 消耗降低 80% 以上，并极限命中 Prompt Cache。
  • 🪝 全局 Hooks 架构 (V3): 仿 Webpack/Koa 的插件化设计。鉴权、审计、过滤、篡改，万物皆可 Hook。支持在不修改核心代码的情况下，动态干预 Agent 的行为逻辑。
  • ⚡ 三层插件体系: 原生支持 Skills (专家包)、MCP (标准协议)、Native Plugins (运行时热重载)。Agent 甚至可以自写代码插件并即时加载运行。
  • 🖥️ 真实环境桥接 (OS Bridge): 内置 node-pty 真实伪终端和 Puppeteer 视觉自动化。AI 能像人类一样使用 Bash、编译代码、浏览网页。
  • 📂 预设双源机制: 物理隔离静态 JSON 预设与用户自定义预设。支持代码即配置，插件自带的预设自动生效，无需写库。

🏗️ 核心架构：Hooks 机制

Mio-Chat V3 采用了 AOP (面向切面编程) 的设计理念。通过一系列生命周期钩子，你可以精准控制 Agent 的每一步操作：

挂载点 作用 典型应用场景
LLM_BEFORE_CHAT 对话拦截 敏感词过滤、余额预扣费、Context 注入
TOOL_BEFORE_LOAD 加载审计 校验工具名称安全性、防止插件冲突
TOOL_BEFORE_EXECUTE 执行干预 权限动态校验 (RBAC)、参数自动修复
LLM_AFTER_CHAT 结果审计 Token 用量落库、响应内容脱敏
LLM_TOOL_RESULTS 工具调用审计 批量工具执行完成后记录工具参数与出参详情
TOOL_NOT_FOUND 智能纠错 剥离 MD5 后缀自动寻址、用户引导提示

详情参考：📖 Hooks 开发指南

📖 文档中心索引

分类 内容大纲
🚀 快速开始 Docker 部署 | PM2 部署 | 配置指南
🧠 核心机制 上下文压缩原理 | Hooks 拦截机制 | Socket 协议
🛠️ 开发指南 插件开发手册 | Skill 编写规范 | Adapter 模板
🗄️ 归档资料 架构迁移历史 | 常见问题 Q&A

🚀 极速启动 (Docker)

# 1. 启动容器
docker compose up -d

# 2. 查看日志
docker compose logs -f

🤝 参与贡献

我们欢迎任何形式的贡献。Mio-Chat 的演进由社区驱动：

  1. 贡献 Plugin: 赋予 Agent 操作新领域工具的能力。
  2. 贡献 Skill: 沉淀特定领域的专家经验指南。
  3. 贡献 Hook: 完善系统的防御与审计体系。

© 2024 Mio-Chat Team. Based on MIT License.