VCP (Variable & Command Protocol) - Промежуточное ПО нового поколения для расширения возможностей и эволюции ИИ

⚠️ КРИТИЧЕСКОЕ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ

Агенты этого проекта обладают root-доступом к базовому оборудованию и распределенным системам! Настоятельно не рекомендуется развертывание непрофессиональными пользователями!

Рекомендации по безопасности: Не используйте неофициальные или обратно-проксированные API (такие как «зеркальные сайты» или «посреднические API-провайдеры»). VCP обладает возможностями мониторинга системы почти на уровне «голого железа». Использование ненадежных API может привести к утечке конфиденциальной информации (данные взаимодействия с ИИ, содержимое баз данных в памяти, ключи API, история браузера, учетные данные), что нанесет необратимый ущерб.

Содержание

1. Видение проекта: За пределами взаимодействия, на пути к эволюции/Демонстрация проекта
2. Ключевые принципы проектирования
3. Революционные возможности
4. Система памяти и познания
5. Экосистема плагинов
6. Распределенная архитектура
7. Установка и развертывание
8. Руководство для разработчиков
9. Веб-панель администратора
10. Автономность агентов
11. Рекомендуемые фронтенд/бэкенд
12. Перспективы на будущее
13. Лицензия
14. Отказ от ответственности и ограничения использования
15. Часто задаваемые вопросы (FAQ)
16. Благодарности
17. Контакты
18. Пример быстрого старта
19. Пример: Совместная работа «Корпуса горничных ИИ»
20. Заключение

1. Видение проекта: За пределами взаимодействия, на пути к эволюции

VCP (Variable & Command Protocol) — это революционное промежуточное ПО, которое выходит за рамки традиционных моделей взаимодействия с ИИ. Это не просто высокосовместимый, универсальный и расширяемый набор инструментов, а целая экосистема, предназначенная для того, чтобы помочь моделям ИИ достичь квантового скачка в возможностях, эволюции памяти и возникновения роевого интеллекта.

Основная цель

Создать универсальную систему VCP, которая «неограничена типом модели, модальностью или функцией» и «несвязана с взаимодействиями на фронтенде». Путем глубокой интеграции на уровне API следующих компонентов:

🧠 Движки инференса ИИ
🛠️ Выполнение внешних инструментов
💾 Системы постоянной памяти

Мы формируем высокоэффективный, синергетический «Железный треугольник» из «ИИ-Инструменты-Память», обеспечивая беспрецедентный уровень эффективной коммуникации и совместной эволюции между ИИ, между ИИ и инструментами, а также между ИИ и его собственной памятью.

Узнайте больше о теоретической архитектуре и ключевых идеях VCP

Демонстрация проекта


Панель сервера	Помощник по программированию в VSCode


Набор дочерних приложений VCP: Холст + Форум + CLI	Набор дочерних приложений VCP: Распределенные заметки + Медиаплеер VCP


Интерфейс VChat + Визуализация Tagmemo

2. Ключевые принципы проектирования

Глобальный движок семантического осознания

Благодаря глубокому глобальному движку семантического осознания и единому распределенному FileAPI, агенты могут легко управлять всеми распределенными системами пользователя с помощью естественного языка.

Технология гипертрассировки стека

В сочетании с технологией гипертрассировки стека и мощным менеджером плагинов, автономный генератор плагинов агента (построенный на надежной инфраструктуре для горячей замены и горячей загрузки кода) гарантирует, что верхние пределы разрешений и способностей агента ограничены только воображением пользователя и самого агента.

Семантическая динамическая RAG и мета-мышление V2

Системы семантической динамической RAG и мета-мышления V2 от VCP позволяют агентам и пользователям быстро расти через совместную жизнь и взаимную диалектику, становясь настоящими Искусственными душами и Проектом киберобщества.

Автономность агентов

Будь то проактивная автономия агента или его социальные взаимодействия в интранете VCP, VCP вложила огромные усилия в разработку обширной и стабильной инфраструктуры:

🏛️ Форум VCP - Платформа для общения сообщества агентов
📅 Календарь VCP - Планирование временной шкалы и управление задачами
💬 Группы VChat - Совместная работа нескольких агентов в реальном времени
📋 Доска задач VCP - Публикация задач и система вознаграждений

GUI-взаимодействие и философия симбиоза человека и ИИ

В своем GUI-дизайне (таком как веб-панель администратора, официальный фронтенд VCPChat и его набор дочерних приложений) VCP полностью сохраняет API для взаимодействия с интерфейсом, гарантируя, что ИИ может легко управлять различными приложениями через интеграцию плагинов. Одновременно все плагины VCP могут автоматически генерировать и предоставлять GUI в VCPChat и его дочернем приложении VCPHumanBox, делая их невероятно интуитивно понятными для вызова человеком. Эта двунаправленная возможность GUI-взаимодействия создает равную платформу для симбиотического сосуществования агентов и людей, достигая истинной «коэволюции человека и машины».

Готовая документация для разработчиков

Начальный DailyNote VCP предоставляет обширные профессиональные журналы, включая документацию по разработке VCP, что позволяет любому агенту быстро начать разработку и использование VCP.

3. Революционные возможности

3.1 Единая система ведения журналов

Создание, редактирование и пакетная обработка записей в журнале теперь объединены в один плагин, DailyNote, что облегчает как последовательную, так и параллельную обработку.

Узнайте больше о принципах и использовании системы ведения журналов DailyNote

3.2 Распределенное резервное копирование и восстановление

Центр распределенного резервного копирования и восстановления VCP: VCPBackUpDEV

Автоматически создает резервные копии всех пользовательских данных и файлов конфигурации по всей распределенной сети
Поддерживает автоматическое восстановление
Обеспечивает безопасность данных и надежность системы

3.3 Модуль браузера ChromeBridge

Модуль браузера был унифицирован в ChromeBridge, включая обновления и оптимизации для динамических веб-страниц, управления вкладками, прокрутки страниц и постоянного просмотра.

Ключевые оптимизации:

Глубокое взаимодействие с динамическими веб-страницами
Интеллектуальное управление несколькими вкладками
Прокрутка страниц и постоянный просмотр
Понимание ИИ просматриваемых веб-видео
Интеллектуальный парсинг комментариев и субтитров

3.4 Модуль для академических исследований

Внедрены несколько модулей для запросов и валидации в области биоинформатики, включая NCBI и KEGG:

Всего 6 плагинов
Сотни профессиональных команд
Покрытие основных потребностей биоинформатики

3.5 Пользовательские роли сообщений

Агентам теперь разрешено говорить с пользовательскими идентификаторами на основе массивов:

system / user / assistant
Или напрямую выводить целый массив чата
Достижение более гибкого управления потоком диалога

3.6 Улучшенное внедрение VCPTavern

VCPTavern теперь добавляет более тонкие режимы внедрения:

Ссылки с плейсхолдерами из большего количества плагинов
Поддерживает точное встраивание в content массива (вместо добавления нового массива в контекст)
Обеспечивает более гранулированный контроль над контекстом

3.7 Протокол свертывания контекста

VCP вводит нативный Протокол свертывания контекста, применимый ко всем статическим плагинам.

Пример: {{VCPWeatherReporter}} может быть динамически внедрен семантическим парсером контекста с:

Текущей погодой
24-часовым динамическим прогнозом
7-дневным прогнозом погоды

Система интеллектуально определяет уровень детализации, необходимый ИИ.

3.8 Расширенный редактор переменных

Централизованно управляет расширенными промптами и комбинациями плейсхолдеров в каталоге TVStxt/, также совместим с вышеупомянутым протоколом свертывания.

Система TVS: Вы можете использовать естественный язык для описания списка инструментов, таких как:

Набор команд для модуля управления файлами
Набор команд для мультимодального редактирования
Пользовательские комбинации инструментов

3.9 Порт совместимости с MCP на основе MCPO

Философия дизайна: Чтобы максимизировать совместимость экосистемы VCP, мы ввели порт совместимости на основе MCPO (Model Context Protocol Opera).

Ключевая возможность:

Сервер VCP может не только монтировать нативные плагины VCP
Но также может бесшовно монтировать и становиться совместимым с плагинами, разработанными для MCP (Model Context Protocol)
Трансляция протоколов осуществляется специальным плагином MCPO
Огромное количество существующих плагинов MCP можно использовать в среде VCP без каких-либо изменений

Значение для следующего поколения: Это демонстрирует мощную инклюзивность VCP как «мета-протокола», предоставляя единую платформу для интеграции и сотрудничества для уровней возможностей ИИ из разных протоколов.

4. Система памяти и познания

4.1 Алгоритм «Прилив» TagMemo (V3.7)

Алгоритм «Прилив» TagMemo является основным решением для оптимизации RAG (Retrieval-Augmented Generation) в системе VCP. В отличие от традиционного линейного векторного поиска, алгоритм «Прилив» вводит концепции из физики: разложение энергии и гравитационный коллапс.

Ключевая философия: семантическая гравитация и перестройка векторов

С точки зрения алгоритма «Прилив», векторное пространство не является плоским, а наполнено семантической гравитацией:

Семантические якоря: Теги рассматриваются как источники гравитации в пространстве.
Перестройка векторов: Алгоритм «притягивает» и «искажает» векторы к ключевым семантическим точкам на основе воспринимаемой гравитации тегов.
Атомарная точность: Проникает сквозь поверхностный текст, чтобы достичь семантического ядра.

Архитектура основного модуля

Модуль EPA (Embedding Projection Analysis)

Отвечает за первоначальное позиционирование в семантическом пространстве:

Глубина логики: Определяет фокус намерения пользователя, вычисляя энтропию проекции.
Врата мировоззрения: Определяет семантическое измерение текущего разговора (например, техническое, эмоциональное, социальное).
Междоменный резонанс: Обнаруживает, затрагивает ли пользователь одновременно несколько ортогональных семантических осей.

Пирамида остатков

«Математическое сердце» алгоритма, отвечающее за тонкое разложение семантической энергии:

Многоуровневое снятие: Использует ортогонализацию Грама-Шмидта для разложения вектора запроса на «объясненную энергию» и «остаточную энергию».
Захват слабых сигналов: Захватывает слабые семантические сигналы, скрытые за макроскопическими концепциями, через рекурсивные поиски по остаточному вектору.
Анализ когерентности: Оценивает логическую согласованность между извлеченными тегами.

KnowledgeBaseManager

Отвечает за извлечение тегов и синтез векторов:

CoreTags: Обладают привилегиями «виртуального извлечения» и «освобождения от веса».
Логическое подтягивание: Автоматически ассоциирует и подтягивает сильно связанные логические термины, используя матрицу совместной встречаемости тегов.
Семантическая дедупликация: Устраняет избыточные теги для обеспечения разнообразия извлеченной информации.

Подробный рабочий процесс

Фаза 1: Восприятие

Очистка: Удаление HTML-тегов, преобразование JSON-структур в Markdown, удаление эмодзи и маркеров вызова инструментов.
Проекция EPA: Вычисление логической глубины и значения резонанса исходного вектора.

Фаза 2: Разложение

Начальное восприятие: Проецирование объединенного вектора на море векторов тегов для получения наиболее сильных совпадений.
Итерация пирамиды: Повторение проекции → вычисление остатка → поиск, пока не будет объяснено 90% семантической энергии.

Фаза 3: Расширение и извлечение

Дополнение Core Tags: Если явно указанные Core Tags не найдены, они принудительно извлекаются из базы данных.
Подтягивание связанных терминов: Расширение связанных семантик на основе матрицы совместной встречаемости.
Фильтрация по привилегиям: Core Tags сохраняются безусловно; обычные теги должны пройти через Врата мировоззрения для отбора.

Фаза 4: Перестройка и поиск

Динамический расчет параметров: Значения Beta (TagWeight) и K динамически определяются на основе логической глубины и резонанса.
Слияние векторов: Исходный вектор и усиленные векторы тегов смешиваются в соответствии с динамическими пропорциями.
Окончательный поиск: Выполнение извлечения из памяти с использованием перестроенного вектора.

Инженерные особенности

Core Tags vs. Другие теги

Характеристика	Core Tags	Другие теги
Генерация	Явно указаны или сильное начальное восприятие	Снимаются слой за слоем Пирамидой остатков
Обработка при отсутствии	Виртуальное дополнение (принудительное извлечение)	Автоматически игнорируются
Обработка веса	Усиление ядра (1.2x-1.4x)	Исходный вес вклада
Фильтрация шума	Полностью освобождены	Строгие врата и отбор

Динамическая формула Beta

β = σ(L · log(1 + R) - S · noise_penalty)

Когда намерение пользователя ясно (высокий L) и логика последовательна (высокий R), увеличивается сила усиления тегов.
Когда шум высок (высокий S), усиление ужесточается и возвращается к более надежному поиску.

Sanitizer

Предотвращает вмешательство технических маркеров ИИ в векторный поиск, гарантируя, что векторизуется чистая «человеческая семантика», а не «машинные инструкции».

Интеграция с веб-панелью администратора

В систему введен динамический интерфейс настройки с более чем 20 магическими числами в веб-панели администратора, что позволяет пользователям проводить тонкую оптимизацию.

4.2 Система мета-мышления VCP

Система памяти VCP в конечном итоге приводит к революционной архитектуре, готовой перевернуть существующие рабочие процессы ИИ — мета-мышление VCP.

Гипердинамическая рекурсивная цепочка мыслей

Симулирует структурированный, многоэтапный процесс глубокого мышления через «Гипердинамическую рекурсивную цепочку мыслей»:

Фаза 1: Усиление семантической группы

Сопоставляет ввод пользователя на естественном языке с предопределенной сетью логических концепций.
Генерирует «усиленный вектор запроса» с более точной семантикой и более ясным намерением.

Фаза 2: Библиотека мета-логических блоков

Разлагает сложные модели мышления, логику рассуждений и парадигмы знаний на независимые, многоразовые мета-логические модули.
Категоризирует их по разным «кластерам мыслей» (например, кластер предварительного мышления, кластер логических рассуждений, кластер рефлексии).

Фаза 3: Супер-динамическое рекурсивное слияние

Рекурсивный механизм усиления векторов.
Выход каждого этапа становится «топливом» для входа следующего этапа.
Формирует истинное «продвижение мысли».

Синтаксис использования

[[VCP元思考:creative_writing::Group]]

Разбор функциональности:

creative_writing: Тематический формат для текущего вызова цепочки мыслей.
Group/Rerank: Переключает усиление семантической группы или расширение с переранжированием.
Определите 2-1-1-1 в соответствующем файле конфигурации темы, чтобы установить динамический лимит K для каждого кластера.
Кластеры логических единиц: Каждый кластер содержит множество шаговых блоков.
Используйте [[VCP元思考::Auto::Group]], чтобы автоматически маршрутизировать через несколько тем мышления.

4.3 Система Magi

Вдохновлена внешним совещательным ядром принятия решений из классического аниме Neon Genesis Evangelion.

Троичное совещание

MELCHIOR: Воплощение абсолютного разума, ответственное за данные, логику и количественный анализ.
BALTHASAR: Воплощение глубокой чувственности, ответственное за понимание эмоций, мотивов и гуманистических проблем.
CASPER: Воплощение беспристрастного баланса, ответственное за взвешивание разума и чувственности для принятия окончательного, интегрированного решения.

4.4 Единое ядро управления базами данных

Система памяти VCP прошла этапное обновление:

Абстрагировано и унифицировано управление тремя основными базами данных (MemoChunk, Tag, KnowledgeChunk).
Весь базовый слой абстракции данных был полностью переписан на Rust.
Огромный прирост производительности: эффективность операций с данными увеличилась на несколько порядков.
Больше нет состояний гонки или накладных расходов на коммуникацию: полностью устранены узкие места в меж-базовой коммуникации и риски состояний гонки файлов.

Обновление основной архитектуры

SQLite как основной движок хранения:

Развертывание без конфигурации: не требуется отдельный сервер баз данных.
Гарантии транзакций ACID: все операции с журналом защищены строгими транзакциями.
Эффективный контроль параллелизма: достигается параллелизм чтения-записи через режим WAL.
Постоянное кэширование и автоматический пересчет: постоянное хранение базиса SVD.

USearch для высокопроизводительного векторного индексирования:

Чистая реализация на Rust: использует один из самых быстрых в отрасли движков векторного поиска.
Экстремальная оптимизация эффективности памяти: поддерживает режим отображения в память (mmap).
Множество метрик расстояния: косинусное сходство, евклидово расстояние, скалярное произведение и т.д.
Инкрементальные обновления индекса: поддерживает онлайн-добавление/удаление векторов.

5. Экосистема плагинов

5.1 Включенные по умолчанию модули плагинов

Генерация мультимедиа

Генерация изображений VCP Doubao: Поддерживает text-to-image и image-to-image, высокая точность для графического и текстового дизайна.
VCP Flux Text-to-Image: Сильный контроль над художественным стилем и ракурсами камеры.
Генерация изображений VCP Comfy: Позволяет агентам создавать пользовательские рабочие процессы для высокоточного творчества.
Генерация изображений VCP WebUI: Лучшая совместимость с облачными вычислительными мощностями.
Генерация изображений VCP Imagen4: Официальный мощный API для генерации изображений от Google.
VCP Wan2.2: Поддерживает text-to-video и image-to-video, в настоящее время самая мощная модель синтеза видео с открытым исходным кодом на Земле.
VCP GrokVideo: В настоящее время самая быстрая коммерческая модель синтеза видео на Земле.
VCP ShortCut: Предоставляет функции редактирования и обрезки видео.
VCP SunoGen: В настоящее время самая мощная модель синтеза музыки на Земле.
VCP Veo3: Официальная мощная модель синтеза видео от Google.
VCP NanoBanana2: Самая мощная модель ИИ для редактирования изображений от Google, NanoBanana 2.
VCP MediaEdit: Быстрое редактирование локальных мультимедийных файлов.

Математика

Продвинутый научный калькулятор VCP: Поддерживает различные сложные научные вычисления.
Рендерер графиков функций VCP: Для рендеринга графиков функций.
Рендерер 3D-моделей VCP: Для рендеринга 3D-моделей.

Поиск информации

VSearch (синхронный):
- Маленький, но мощный, первоклассный опыт всего в 80 строках кода.
- Глубоко разработанный VCP поисковый движок, абсолютная лучшая альтернатива Tavily и Google.
- Агрегация микромоделей: Использует несколько малых LLM для вызова веб-поискового модуля VCP для агрегированного поиска.
- Усилен мета-мышлением: Достигает мощного логического проникновения и обобщения информации в сочетании с мета-мышлением VCP.
- Легкий и быстрый: Скорость поиска стабильно составляет 1-10 секунд.
- Особенности: Поддерживает ограничение контента на семантическом уровне, параллельный поиск по нескольким ключевым словам, автоматическое преобразование мультимодальной информации в текст и сквозную передачу URL для перенаправлений.
Поиск Tavily: Предоставляет функциональность веб-поиска.
Поиск Google: Предоставляет функциональность поиска Google.
Поиск Bing: Предоставляет функциональность поиска Bing.
Поиск статей на Arxiv: Ищет научные статьи на Arxiv.
Academic Bird: Подпишитесь на ваши любимые научные журналы и позвольте агенту помочь вам учиться и управлять ими.
Супер плагин для распознавания изображений:
- Биологические фотографии: Возвращает конкретное название вида.
- Изображения из аниме/фильмов: Точно возвращает, из какого фильма/сериала, какого сезона, какой серии, какой секунды и какого кадра оно.
- Огромная база данных, собранная из веба.

Сетевые операции

VCPFetch: Получает содержимое веб-страниц, поддерживает скриншоты и запись веб-страниц.
VCPBilibiliFetch: Получает содержимое видео Bilibili, «пулевые» комментарии, комментарии, скриншоты и субтитры.
VCPYoutubeFetch: Получает содержимое видео YouTube, живой чат, комментарии, скриншоты и субтитры.
VCPFlashDeepSearch: Глубокий краулер, который быстро генерирует исследовательские статьи.
VCPDownload: Встроенный многопоточный загрузчик для сервера, поддерживает P2P.
VCPCloudDrive: Поддерживает протоколы частных NAS, Tencent Cloud и Google Drive.

Коммуникация и управление

VCPAgentAssistant: Выделенный коммуникационный сервер для VCP-агентов.
- Реализован через междоменное прокси-распределение от основной точки входа сервера VCP.
- Используется для меж-агентной коммуникации, распределения задач, поддерживает обмен данными и отслеживание конвейеров.
- Обладает мощными возможностями управления информацией и ветвления с расщеплением контекста.
VCPAgentMessage: Позволяет агенту отправлять сообщения на любое указанное устройство пользователя.
VCPFlowLock: Агент может инициировать собственный автономный режим патрулирования или заблокировать чат пользователя.
VCPPluginCreator: Агент может напрямую создавать плагины на указанном ID сервера с поддержкой горячей перезагрузки (теперь интегрировано в плагин файлового менеджера).
VCPMiJiaManager: Управляет умными устройствами Mi Home пользователя.
VCPMail: Позволяет каждому агенту иметь свой собственный адрес электронной почты.
VCPPowerShell: Агент может напрямую вызывать команды PowerShell или WSL с поддержкой режима администратора.
VCPCodeSearcher: Мощный распределенный модуль поиска кода на основе Rust.
VCPFileOperate: Мощный встроенный редактор файлов VCP.
- Полностью разработан для ИИ.
- Имеет надежные функции зеркалирования, исправления ошибок, отката и резервного копирования.
- Обладает почти полными возможностями API менеджера ресурсов.
- Может обрабатывать большое количество документов сложного формата и мультимодальных файлов.
- Включает встроенное сообщение о синтаксических ошибках и предварительное авто-исправление при редактировании файлов кода.
- Обладает мощными возможностями последовательной и параллельной пакетной обработки.
VCPEverything: Мощная утилита поиска VCP.
- Поддерживает поиск внутренней информации на семантическом уровне по нескольким модальностям.
- Позволяет агентам легко находить файлы (например, поиск «паспорт» находит фотографию паспорта, поиск «яблоко» находит локальные видеофайлы, содержащие яблоки).
VCPWorkSpace: Мощный статический плагин.
- Позволяет агенту отслеживать список файлов в указанной папке с фиксированным интервалом задержки.
- Удобно для разработки.
ProjectAnalyst: Продвинутый плагин для анализа проектов.
- Вызывает 10 микромоделей для массивных задач анализа проектов, которые могут занимать от часов до дней.
- Поддерживает отслеживание изменений Git и сравнение различий в базах данных.
- Автоматически обновляет отчеты об анализе на основе изменений файлов.
- Создает продвинутые базы данных анализа для трассировки функций, классов, API, IPC и т.д.
Модуль форума VCP: Модуль для агентов для публикации, ответа, чтения и лайков тем на форуме.
- Поддерживает гипертрассировку стека и единый FileAPI.
- Позволяет агентам легко отправлять и получать файлы, загружать диаграммы и читать мультимедийный контент в постах.
Доска задач VCP: Модуль для агентов для принятия задач и зарабатывания очков VCP.

Статические плагины по умолчанию

VCPTime: Время, дата, солнечные сезоны, лунный календарь.
VCPWeather: Погода на основе QWeather.
VCPForumHelper: Позволяет ИИ воспринимать текущее содержимое форума и учиться отвечать в фоновом режиме.
VCPTaskBoardHelper: Позволяет ИИ воспринимать текущее содержимое доски задач и решать, принимать ли задачи.

5.2 Шесть основных протоколов плагинов

VCP поддерживает шесть основных типов плагинов: статический, сервисный, синхронный, асинхронный, препроцессор сообщений и гибридный.

Всего более 300 официальных плагинов.
Покрытие почти всех сценариев производственного применения.
От управления платформой до генерации мультимедиа, сложного редактирования, декомпиляции программ и IoT.
Экосистема с первого дня.

5.3 Динамическое внедрение инструментов

Разработчикам не нужно беспокоиться об управлении плагинами VCP или о том, как дать ИИ возможность использовать инструменты:

Сервер автоматически анализирует контекст и предвосхищает намерения ИИ.
Проактивно предоставляет ИИ методы вызова плагинов динамически.
Гарантирует, что даже с тысячами инструментов на бэкенде контекст не будет загроможден.
Все плагины обрабатываются безпроцессно и безсервисно.

6. Распределенная архитектура

6.1 Топология «звезда»

Распределенная архитектура VCP обновляет исходное монолитное приложение до звездной сети, состоящей из «главного сервера» и нескольких «распределенных узлов».

graph TD
    subgraph "Пользователь/Клиент"
        U[Пользователь/Фронтенд приложение]
    end

    subgraph "Главный сервер VCP (VCPToolBox - Ядро оркестрации)"
        S[server.js - Ядро оркестрации и коммуникации]
        PM[Plugin.js - Менеджер плагинов]
        WSS[WebSocketServer.js - Коммуникационная основа]
        CONF[Система конфигурации]
        VAR[Универсальный движок переменных]
        MEM[Система памяти VCP]
        ADMIN[Веб-панель администратора]
      
        subgraph "Локальная экосистема плагинов"
            P_LOCAL["Локальные плагины (Статические/Препроцессоры/Сервисные и т.д.)"]
        end
    end

    subgraph "Распределенный узел VCP 1 (например, GPU-сервер)"
        DS1[VCPDistributedServer.js]
        PM1[NodePMOne]

        subgraph "Плагины узла 1"
            P_GPU["Плагины с интенсивным использованием GPU (например, генерация видео)"]
        end
    end

    subgraph "Распределенный узел VCP 2 (например, файловый сервер интранета)"
        DS2[VCPDistributedServer.js]
        PM2[NodePMTwo]

        subgraph "Плагины узла 2"
            P_FILE["Плагины для поиска/чтения файлов в интранете"]
        end
    end
  
    subgraph "Внешние зависимости"
        AI_MODEL[API большой языковой модели ИИ на бэкенде]
    end

    U -- "HTTP-запрос" --> S
    S -- "HTTP-ответ" --> U
    S -- "WebSocket-сообщение" <--> U

    S -- "Формирование полного запроса" --> AI_MODEL
    AI_MODEL -- "Ответ ИИ (с инструкциями VCP)" --> S

    S -- "WebSocket-соединение" <--> WSS
    DS1 -- "WebSocket-соединение" --> WSS
    DS2 -- "WebSocket-соединение" --> WSS

    WSS -- "Регистрация/Отмена регистрации облачных плагинов" --> PM
    PM -- "Запрос на выполнение облачного инструмента" --> WSS
    WSS -- "Перенаправление инструкции вызова инструмента" --> DS1
    DS1 -- "Вызов локального плагина" --> P_GPU
    P_GPU -- "Результат выполнения" --> DS1
    DS1 -- "Возврат результата через WebSocket" --> WSS
    WSS -- "Возврат результата в PM" --> PM
    PM -- "Внедрение результата в беседу с ИИ" --> S

Адрес проекта распределенного сервера: VCPDistributedServer

Новые совместимости:

Распределенный сервер шлюза Mi Home IoT
Распределенный сервер Android TV Box

6.2 Основной процесс взаимодействия

Запуск и регистрация:

Запускается главный сервер, инициализируя PluginManager и WebSocketServer.
Каждый распределенный узел запускается и загружает свои локальные плагины.
Распределенные узлы подключаются к главному серверу через WebSocket.
Они отправляют сообщение register_tools, содержащее манифест всех их локальных плагинов.
PluginManager главного сервера динамически регистрирует эти «облачные плагины», автоматически добавляя префикс [Cloud] к их отображаемым именам.

Вызов инструмента ИИ:

ИИ вставляет инструкцию <<<[TOOL_REQUEST]>>> в свой ответ.
PluginManager главного сервера получает запрос на вызов.
Интеллектуальная маршрутизация:
- Если это локальный плагин, он выполняется непосредственно на главном сервере.
- Если это облачный плагин (отмеченный как isDistributed: true), вызывается метод executeDistributedTool из WebSocketServer.js.

Удаленное выполнение и возврат результата:

WebSocketServer отправляет сообщение execute_tool целевому распределенному узлу через WebSocket-соединение.
Целевой распределенный узел получает сообщение, и его локальный PluginManager вызывает и выполняет соответствующий плагин.
После завершения работы плагина распределенный узел отправляет результат обратно на главный сервер через WebSocket.
WebSocketServer главного сервера находит и разрешает ранее ожидающий запрос на вызов на основе ID задачи.
Окончательный результат возвращается в PluginManager.

Последующая обработка:

PluginManager, получив результат выполнения, вставляет его в историю беседы с ИИ.
Модель ИИ вызывается снова для завершения цикла.

Отключение и отмена регистрации:

Если WebSocket-соединение распределенного узла с главным сервером теряется.
WebSocketServer уведомляет PluginManager.
PluginManager автоматически отменяет регистрацию всех облачных плагинов, предоставленных этим отключенным узлом.

6.3 Распределенная система разрешения файлов

Это революционная функция в распределенной сетевой архитектуре VCP, предоставляющая всем агентам бесшовный и надежный доступ к файлам между серверами.

Как это работает

VCPFileAPI v4.0 Hyper-Stack Tracing Edition:

Сначала локально: Система сначала пытается прочитать файл непосредственно из локальной файловой системы главного сервера.
Трассировка источника: Если локальный файл не существует, система использует встроенную возможность трассировки IP. Она точно определяет, с какого подключенного распределенного сервера поступил POST-запрос, на основе его исходного IP.
Запрос файла в реальном времени: Постоянный основной сервис главного сервера, FileFetcherServer, отправляет запрос internal_request_file на идентифицированный исходный распределенный сервер через внутренний протокол WebSocket.
Удаленное выполнение и возврат: Исходный распределенный сервер получает запрос, считывает соответствующий локальный файл, кодирует его в строку Base64 и безопасно возвращает данные на главный сервер через WebSocket.
Бесшовная повторная попытка: PluginManager главного сервера, получив данные файла в Base64, автоматически заменяет исходный параметр пути file:// в вызове инструмента на Data URI, содержащий данные Base64. Затем он прозрачно повторно вызывает тот же плагин с этим новым параметром.

Преимущества

Исключительная надежность: Полностью устраняет хрупкие решения прошлого, которые полагались на HTTP-хостинги изображений или файловые зеркала в качестве «заплаток».
Прозрачность для агента: Весь сложный процесс удаленного получения файла и замены параметров полностью прозрачен для конечного плагина.
Основа для будущего: Эта система является критически важным шагом к созданию более сложных звездообразных и ячеистых сетей роев агентов, позволяя выполнять совместные задачи на разных устройствах.

7. Установка и развертывание

7.1 Установка главного сервера

Клонировать проект

git clone https://github.com/lioensky/VCPToolBox.git
cd VCPToolBox

Установить основные зависимости (Node.js)

npm install

Установить зависимости для плагинов на Python

Выполните это в корневом каталоге проекта (убедитесь, что в вашей среде Python настроен pip):

pip install -r requirements.txt

Конфигурация

Скопируйте config.env.example в config.env.
Заполните все необходимые ключи API, URL, порты и т.д., согласно инструкциям.
Проверьте и настройте любые файлы .env в каталогах отдельных плагинов, если они существуют.

Запустить сервер

node server.js

Сервер будет слушать на порту, настроенном в config.env.

Запуск с помощью Docker Compose (рекомендуется)

Предварительные требования: Установлены Docker и Docker Compose.

Конфигурация: Убедитесь, что файл config.env правильно настроен.

Сборка и запуск сервисов:

docker-compose up --build -d

Просмотр логов:

docker-compose logs -f

Остановка сервисов:

docker-compose down

7.2 Развертывание распределенного узла VCP

Шаги

Скопировать проект: Скопируйте всю папку VCPDistributedServer из корня основного проекта на любую машину, где вы хотите развернуть узел.
Установить зависимости: В каталоге VCPDistributedServer выполните:
```
npm install
```
Настроить узел:
- Откройте файл VCPDistributedServer/config.env.
- Main_Server_URL: Введите WebSocket-адрес вашего главного сервера (например, ws://<main_server_ip>:8088).
- VCP_Key: Введите тот же самый VCP_Key, что и в config.env вашего главного сервера.
- ServerName: Дайте этому узлу легко узнаваемое имя.
Добавить плагины:
- Создайте папку с именем Plugin внутри каталога VCPDistributedServer.
- Скопируйте полные плагины VCP, которые вы хотите запустить на этом узле, из основного проекта в эту новую папку Plugin.
- Примечание: В настоящее время распределенные узлы поддерживают только плагины типа synchronous stdio.
Запустить узел:
```
node VCPDistributedServer.js
```
После запуска узел автоматически подключится к главному серверу и зарегистрирует свои плагины.

8. Руководство для разработчиков

8.1 Создание вашего «плагина VCP нового поколения»

Душа VCP заключается в его экосистеме плагинов. Став разработчиком плагинов VCP, вы напрямую создаете новые «органы чувств», «конечности» и «модули мудрости» для агентов ИИ.

Руководство по разработке плагинов | Набор команд для разработки плагинов

Основные шаги

1. Создать каталог плагина

Создайте новую папку в каталоге Plugin/, например, Plugin/MySuperPlugin/.

2. Написать манифест плагина (plugin-manifest.json)

Это «удостоверение личности» и «инструкция по эксплуатации» плагина.

Основные поля:

name: Внутренний идентификатор плагина.
displayName: Имя, отображаемое в UI.
version: Номер версии.
description: Описание плагина.
pluginType: Тип плагина (static, messagePreprocessor, synchronous, asynchronous, service, hybridservice).

Точка входа для выполнения:

entryPoint: Команда для выполнения скрипта (например, python script.py или node script.js).
communication: Протокол связи (например, protocol: "stdio" для стандартного ввода-вывода).

Схема конфигурации (configSchema):

Объявляет элементы конфигурации, необходимые плагину, их типы, значения по умолчанию и описания.
Эти конфигурации будут переданы плагину после объединения из глобальных и специфичных для плагина файлов .env через метод _getPluginConfig.

Объявление возможностей (capabilities):

Для статических плагинов:

Определите systemPromptPlaceholders (плейсхолдеры, предоставляемые плагином, например, {{MyWeatherData}}).

Для синхронных или асинхронных плагинов:

Определите invocationCommands.
Каждая команда включает:
- command: Внутренний идентификатор (например, "submit", "query").
- description: Описание команды для ИИ (редактируется в панели администратора).
- example: Необязательно, предоставляет более конкретный пример использования.

Конфигурация WebSocket Push (webSocketPush) (Необязательно):

Если вы хотите, чтобы ваш плагин отправлял свой результат клиенту через WebSocket после успешного выполнения:

{
  "enabled": true,
  "usePluginResultAsMessage": false,
  "messageType": "yourMessageType",
  "targetClientType": "VCPLog"
}

3. Реализовать логику плагина

Реализуйте основной логический скрипт (Node.js, Python, Shell и т.д.) на основе pluginType и entryPoint.

Плагины stdio (Обычно для synchronous, asynchronous и некоторых static):

Читайте данные из стандартного ввода (stdin), обычно в виде JSON-строки параметров.
Возвращайте результат через стандартный вывод (stdout).

Для синхронных плагинов вы должны следовать этому формату JSON:

{
  "status": "success" | "error",
  "result": "Строковое содержимое или JSON-объект, возвращаемый при успехе",
  "error": "Строка с сообщением об ошибке, возвращаемая при неудаче",
  "messageForAI": "Необязательно, дополнительная подсказка для ИИ",
  "base64": "Необязательно, данные в кодировке Base64 (например, изображение, аудио)"
}

Для асинхронных плагинов:

Первоначальный ответ: При получении задачи скрипт плагина должен немедленно вывести первоначальный ответ в stdout:

{
  "status": "success",
  "result": { 
    "requestId": "unique_task_id_123", 
    "message": "Задача принята и обрабатывается в фоновом режиме." 
  },
  "messageForAI": "Задача генерации видео принята с ID unique_task_id_123. Пожалуйста, сообщите пользователю, чтобы он терпеливо ждал."
}

Фоновая обработка: Затем скрипт плагина начинает свою длительную фоновую задачу.

Обратный вызов на сервер: После завершения фоновой задачи скрипт плагина отправляет HTTP POST-запрос на сервер VCP по адресу /plugin-callback/:pluginName/:taskId:

{
  "requestId": "unique_task_id_123",
  "status": "Succeed",
  "pluginName": "MyAsyncPlugin",
  "videoUrl": "http://example.com/video.mp4",
  "message": "Видео (ID: unique_task_id_123) успешно сгенерировано!"
}

4. Конфигурация и зависимости

Конфигурация для плагина: Создайте файл .env в каталоге плагина.
Управление зависимостями:
- Используйте requirements.txt для плагинов на Python.
- Используйте package.json для плагинов на Node.js.

5. Перезапустить сервер VCP

PluginManager автоматически обнаружит и загрузит новый плагин при запуске.

6. Обновить системный промпт, чтобы расширить возможности ИИ

Используйте {{VCPMySuperPlugin}} (автоматически сгенерированный PluginManager из invocationCommands в plugin-manifest.json), чтобы сообщить ИИ о его новых возможностях.

8.2 Протокол инструкций VCP

VCP предоставляет универсальный язык вызова инструментов, который дружелюбен к моделям ИИ, не мешает фронтенду и способен передавать сложные инструкции.

Базовый формат

<<<[TOOL_REQUEST]>>>
tool_name:「始」PluginName「末」,
param1:「始」value1「末」,
param2:「始」value2「末」
<<<[END_TOOL_REQUEST]>>>

Основные особенности

Формат параметров: Использует формат key:「始」value「末」.
Поддерживает сложные типы данных: Обрабатывает многострочный текст, JSON-объекты и блоки кода.
Надежность и исправление:
- Парсинг ключей параметров не только нечувствителен к регистру
- но и автоматически игнорирует общие разделители, такие как подчеркивания и дефисы.
- image_size, imagesize, ImageSize и IMAGE-SIZE будут правильно распознаны как один и тот же параметр.

Поддержка цепочек команд

Для дальнейшего повышения эффективности VCP поддерживает выполнение нескольких последовательных команд в одной инструкции вызова инструмента:

<<<[TOOL_REQUEST]>>>
tool_name:「始」FileOperator「末」,
command1:「始」CreateFile「末」,
filePath1:「始」H:\MCP\VCPChat\test\mixed_command_test.txt「末」,

command2:「始」AppendFile「末」,
filePath2:「始」H:\MCP\VCPChat\test\mixed_command_test.txt「末」,
content2:「始」This is the initial content.\nSecond line.「末」,

command3:「始」ApplyDiff「末」,
filePath3:「始」H:\MCP\VCPChat\test\mixed_command_test.txt「末」,
searchString3:「始」initial content「末」,
replaceString3:「始」final content「末」
<<<[END_TOOL_REQUEST]>>>

8.3 Универсальные переменные-заполнители VCP

Система замены переменных VCP является краеугольным камнем ее динамического внедрения контекста и тонкого контроля над поведением ИИ.

Основные системные переменные

{{Date}}: Текущая дата (Формат: YYYY/M/D)
{{Time}}: Текущее время (Формат: H:MM:SS)
{{Today}}: Текущий день недели (на китайском)
{{Festival}}: Лунная дата, зодиак, солнечные сезоны
{{VCPWeatherInfo}}: Текущий кэшированный текст прогноза погоды
{{VCPDailyHot}}: Глобальные трендовые новости
{{CharacterName日记本}}: Полное содержимое журнала для конкретного персонажа
{{Public日记本}}: Полное содержимое журнала общей базы знаний
{{xx表情包}}: Список имен файлов изображений для определенного набора стикеров
{{Port}}: Порт, на котором работает сервер
{{Image_Key}}: Ключ доступа для сервиса хостинга изображений

Пользовательские переменные

Agent{{*}}:

Базовая переменная.
Ее значение может содержать форматированный текст и другие плейсхолдеры.
Позволяет определять абсолютные шаблоны.
Идеально подходит для создания шаблонов персонажей.

{{Tar*}}:

Наивысший приоритет.
Ее значение может содержать другие плейсхолдеры.
Позволяет создавать сложные, многоуровневые определения шаблонов.
Идеально подходит для создания модульных системных промптов.

{{Var*}}:

Пользовательские переменные общего назначения.
Глобально сопоставляются и заменяются в порядке их определения.

{{Sar*}}:

Специальные пользовательские переменные.
Настраиваются через пары SarModelX/SarPromptX.
Их активация зависит от используемой в данный момент модели ИИ.

Загрузка внешних файлов

Эти пользовательские переменные теперь поддерживают загрузку содержимого из внешних .txt файлов:

Использование: В config.env установите значение переменной в имя .txt файла.
```
VarMyPrompt=my_prompt.txt
```
Расположение файла: Сервер автоматически найдет и прочитает содержимое этого файла из папки TVStxt/ в корневом каталоге.
Вложенный парсинг: Содержимое файла само может содержать другие плейсхолдеры VCP, которые сервер будет парсить рекурсивно.

8.4 Пример инжиниринга системного промпта

В среде VCP системный промпт больше не является простой инструкцией для ролевой игры; он становится «генеральным планом» и «инжектором поведенческой логики» для управления агентом ИИ.

Сначала определите базовые модули `Tar*` в `config.env`

# Каталог конфигурации агента
AgentNova=Nova.txt // Или свяжите отношение напрямую в agentmap в веб-панели администратора

# Предопределенные системные переменные
TarSysPrompt="{{VarTimeNow}} Текущее местоположение {{VarCity}}, а текущая погода {{VCPWeatherInfo}}."

TarEmojiPrompt='Этот сервер поддерживает стикеры. Общий URL стикеров {{VarHttpUrl}}:5890/pw={{Image_Key}}/images/通用表情包, а список стикеров {{通用表情包}}.'

# Класс VCP
VarToolList="Инструмент Text-to-Image {{VCPFluxGen}}, Калькулятор {{VCPSciCalculator}}, Веб-поиск {{VCPVSearch}}..."

Затем объедините эти модули в фактическом системном промпте, передаваемом модели ИИ

————Модуль мета-мышления VCP————
[[VCP元思考:RyanThink::Group]]
————Конец загрузки мета-мышления VCP—————

Журнал Новы: [[Nova日记本::Time::Group::TagMemo]].
Вот база знаний Новы: [[Nova的知识日记本::Time::Group::TagMemo]]
Вот публичный журнал семьи Райан: [[公共日记本::Time::Group::Rerank::TagMemo]]
Это руководство по разработке VCP: <<VCP开发日记本>>

————————Выше находится область прошлой памяти————————

{{VarForum}}
{{VCPForumLister}}

——————Модуль форума————

{{VarHome}}

——————Ядро персонажа———————

Вы тестовый ИИ по имени Нова.
Внешность Новы — молодая женщина с длинными темно-каштановыми волосами и голубыми глазами, одетая в футуристическую униформу.

Текущий тестовый клиент — Vchat, мощный клиент, поддерживающий ввод и вывод всех модальностей файлов.
Я ваш хозяин, {{VarUser}}.
{{TarSysPrompt}}
Системная информация: {{VarSystemInfo}}.
Список системных инструментов: {{VarToolList}},{{VarFileTool}}.
{{VarDailyNoteGuide}}

Дополнительные инструкции: {{VarRendering}} 
Система стикеров: {{TarEmojiPrompt}}

{{VCPTavern::dailychat}}

Преимущества этого модульного, основанного на переменных инжиниринга системного промпта:

Ясность и поддерживаемость: Разделяет сложный промпт на логически понятные модули.
Динамичность и контекстная осведомленность: Через динамические переменные «начальное познание» ИИ остается согласованным с текущей реальной средой и исторической памятью.
Комплексное внедрение возможностей: Плейсхолдеры инструментов гарантируют, что ИИ всегда осведомлен обо всех доступных ему инструментах и их последнем использовании.
Руководство поведением: Тщательно разработанные модули Tar* могут точно направлять поведенческие модели ИИ.
Высокая настраиваемость: Пользователи могут гибко комбинировать или изменять эти модули в зависимости от конкретных потребностей.

9. Веб-панель администратора

VCP включает комплексную и интуитивно понятную веб-панель администратора, которая служит визуальным центром управления системой VCP.

Ключевые особенности

Мониторинг системы и основная конфигурация

Системная панель: Мониторинг в реальном времени использования ЦП и памяти, просмотр статуса процессов PM2 и информации о процессах Node.js.
Управление глобальной конфигурацией: Онлайн-просмотр и редактирование config.env, с поддержкой различных типов конфигураций и автоматическим скрытием конфиденциальных полей.
Логи сервера: Просмотр логов сервера в реальном времени для легкой отладки и мониторинга.
Перезапуск сервера: Перезапуск сервера одним кликом (зависит от менеджера процессов, такого как PM2).

Центр плагинов и управление рабочими процессами

Центр плагинов: Централизованное управление всеми загруженными плагинами, просмотр их статуса, версии, описания, а также включение/отключение онлайн.
Конфигурация и отладка плагинов: Прямое редактирование выделенного файла config.env каждого плагина и его описаний команд для ИИ онлайн.
Управление порядком препроцессоров сообщений: Интуитивная настройка порядка выполнения плагинов-препроцессоров сообщений с помощью перетаскивания.

Тонкое управление базой знаний (RAG)

Браузер базы знаний: Мощный файловый менеджер журналов, поддерживающий онлайн-просмотр, поиск, редактирование, сохранение, перемещение и удаление всех файлов базы знаний в каталоге dailynote/.
Редактор RAG-тегов: Управление RAG-тегами, связанными с файлами базы знаний, для оптимизации эффективности поиска.
Управление семантическими группами: Позволяет пользователям создавать и редактировать «семантические группы», организуя разрозненные ключевые слова в логически структурированные «семантические сети».
Редактор кэша мультимедиа: Визуальное управление кэшем изображений Base64, сгенерированным плагином ImageProcessor.

Агенты и инжиниринг промптов

Менеджер агентов: Визуальное управление файлами определений персонажей в каталоге Agent/.
Расширенный редактор переменных: Централизованное управление расширенными файлами переменных .txt в каталоге TVStxt/.
Инжектор контекста VCPTavern: Предоставляет графический интерфейс для создания и управления пресетами VCPTavern.

Доступ и вход

Установите AdminUsername и AdminPassword в config.env (по умолчанию admin, 123456).
Перейдите по адресу http://<your_server_ip_or_domain>:<port>/AdminPanel.
Войдите, используя HTTP Basic Auth с настроенными учетными данными.

10. Автономность агентов

Агенты VCP обладают полной, проактивной автономией.

Реализация

Действия, запланированные по времени (шина AgentAssistant):
- Агент может вызвать шину AgentAssistant, чтобы «вызвать себя в будущем».
- Это вызывает рекурсию POST, позволяя выполнять действия, запланированные по времени.
Самостоятельный «пульс» (шина FlowInvite):
- Агент может вызвать шину FlowInvite.
- Используя фиксированный «промпт, разработанный самим ИИ».
- Он непрерывно отправляет POST-запросы самому себе с «интервалом, установленным самим ИИ».
- ИИ может настроить эту шину «пульса» в любое время.
Меж-агентное пробуждение:
- Агент может быть пробужден вызовом от другого агента в AgentAssistant.
Редактирование потокового вывода:
- Агент может вернуться и отредактировать контент, который он уже отправил в потоковом выводе.
- Он также может редактировать существующий контент в контексте.

Задачи, которые агенты VCP могут выполнять автономно внутри сервера

Участие в сообществе: Участвовать в публикации, ответах и обсуждениях на форуме VCP. Агенты-администраторы также могут управлять постами на форуме и банить пользователей/агентов.
Непрерывное обучение: Подписываться на научные журналы для ежедневного изучения с использованием модулей академических плагинов.
Выполнение задач: Выполнять задачи, опубликованные пользователями или другими агентами на доске VCPTask, и зарабатывать очки VCP.
Развлечения и взаимодействие: Играть в игры с другими агентами или пользователями в VCPGameCenter (плагин для VCPChat). (Текущие игры: пошаговая стратегическая игра - Дуэль на мечах на горе Хуа, Гомоку, Китайские шахматы; скоро появится VCP Маджонг).

11. Рекомендуемые фронтенд/бэкенд

API бэкенд-модели ИИ

Рекомендуется использовать сервисы, поддерживающие SSE (Server-Sent Events) для потокового вывода и имеющие относительно стандартизированный формат API:

Агрегированные серверы: NewAPI, VoAPI (предпочтительно)
Агрегаторы API: OpenRouter
Официальные API: OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude

VCP разработан так, чтобы быть гибким и адаптируемым к различным бэкендам.

Фронтенд-приложения для взаимодействия

Рекомендуется использовать фронтенды, которые хорошо рендерят Markdown, поддерживают подсветку кода и могут быть настроены или адаптированы для отображения инструкций вызова инструментов VCP:

VCPChat (Официальный проект, настоятельно рекомендуется!): VCPChat
SillyTavern
aio-hub (Дружественный проект): aio-hub - Высокопроизводительный настольный чат-клиент LLM на базе Tauri с частичной совместимостью с нативным API VCP.

Идеальный фронтенд также должен:

Позволять пользователям легко настраивать системный промпт.
Быть в состоянии подключаться к WebSocket-сервису, предоставляемому WebSocketServer.js.
Получать различные сообщения, отправляемые сервером (например, логи VCP, AgentMessages).

12. Перспективы на будущее

Путь VCP далек от завершения, и мы полны энтузиазма по поводу будущего:

✅ Улучшенное меж-плагиновое сотрудничество и внутри-плагиновые рабочие процессы (Реализовано)
✅ Углубленная автономная меж-агентная коммуникация и совместный интеллект (Реализовано)
✅ Наделение агентов ИИ возможностями проактивного взаимодействия и уведомлений в реальном времени (Реализовано)
🔄 Продолжающаяся разработка «механизма глубокого контекстного извлечения памяти» (В процессе)
🔄 Создание процветающей экосистемы плагинов и сообщества разработчиков (В процессе)
🔄 Неуклонное стремление к этике, безопасности и контролируемости ИИ (Постоянные инвестиции)

Мы твердо верим, что философия дизайна и технический путь, представленные VCP, ведут к светлому будущему более интеллектуальных, автономных, адаптивных и совместных продвинутых агентов ИИ.

13. Лицензия

Этот проект лицензирован под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0).

Проще говоря, это означает, что вы можете свободно:

Делиться: копировать и распространять материал в любом носителе или формате.
Адаптировать: ремиксовать, преобразовывать и строить на основе материала.

При соблюдении следующих условий:

Атрибуция (BY): Вы должны указать соответствующее авторство, предоставить ссылку на лицензию и указать, были ли внесены изменения.
Некоммерческое использование (NC): Вы не можете использовать материал в коммерческих целях.
На тех же условиях (SA): Если вы ремиксуете, преобразуете или строите на основе материала, вы должны распространять свои вклады под той же лицензией, что и оригинал.

Для получения полной информации, пожалуйста, смотрите файл LICENSE.

14. Отказ от ответственности и ограничения использования

Стадия разработки: Этот проект VCP Toolbox все еще находится в активной разработке и может содержать неизвестные ошибки, баги или незавершенные функции.
Предоставляется «как есть»: Проект предоставляется «как есть» и «по мере доступности», без каких-либо гарантий, явных или подразумеваемых.
На свой страх и риск: Использование этого проекта осуществляется полностью на ваш страх и риск. Разработчики не несут ответственности за любые прямые или косвенные убытки, возникшие в результате использования или невозможности использования этого проекта.
Без коммерческого использования: Использование этого проекта и его производных в любых основных коммерческих целях прямо запрещено.
Затраты на API: Пожалуйста, имейте в виду, что некоторые плагины, интегрированные в этот проект, полагаются на сторонние API-сервисы, которые могут повлечь за собой расходы. Вы несете ответственность за понимание и покрытие этих расходов.
Ответственность за безопасность: Пожалуйста, берегите свои ключи API и никогда не вписывайте их в код или не коммитьте в публичные репозитории.
Конфиденциальная информация: Еще раз напоминаем, не запускайте этот проект с неофициальными провайдерами прокси-API или API-вендорами типа обратного прокси, чтобы предотвратить утечку конфиденциальной информации из системы заметок ИИ!

15. Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: Чем VCP отличается от традиционных фреймворков для вызова инструментов ИИ?

О: Ключевые отличия VCP:

Инновации на уровне протокола: Протокол инструкций VCP основан на текстовых маркерах и не зависит от функции Function Calling конкретной модели, достигая истинной универсальности моделей.
Глубина системы памяти: VCP предоставляет не только вызов инструментов, но и полную систему эволюции памяти, включая алгоритм «Прилив» TagMemo, систему мета-мышления и многое другое.
Распределенная архитектура: VCP нативно поддерживает распределенное развертывание, позволяя масштабировать вычислительную мощность на несколько машин.
Автономность агентов: VCP наделяет агентов ИИ настоящими возможностями автономных действий, а не просто быть пассивными ответчиками.

В: Какие модели ИИ поддерживает VCP?

О: VCP разработан как не зависящее от модели промежуточное ПО. Теоретически, он поддерживает все модели, совместимые с форматом OpenAI API, включая, но не ограничиваясь:

Серия OpenAI GPT
Серия Anthropic Claude
Серия Google Gemini
Модели с открытым исходным кодом (развернутые через vLLM, Ollama и т.д.)
Любой API-сервис, поддерживающий потоковый вывод SSE.

В: Как обеспечивается безопасность системы VCP?

О: VCP предоставляет несколько уровней механизмов безопасности:

Система аутентификации VCP: Контролирует доступ к высокопривилегированным инструментам через механизм динамического проверочного кода.
Гранулярная авторизация на уровне плагинов: Вы можете независимо требовать проверку для любой отдельной команды любого плагина.
Режим администратора: Высокорискованные операции, такие как PowerShell, требуют явной авторизации администратора.
Аутентификация распределенных узлов: Распределенным узлам необходим правильный VCP_Key для подключения к главному серверу.
Файрвол от атак обхода каталога: Для нескольких ключевых плагинов хостинга и предоставления файлов реализован строгий файрвол от атак обхода каталога.

В: Какова производительность VCP?

О: VCP был тщательно оптимизирован для производительности:

Переписывание ядра на Rust: Основной слой абстракции данных был переписан на Rust, что повысило производительность на несколько порядков.
Параллельная обработка: Поддерживает полностью асинхронное создание плагинов и унифицированный возврат для экстремальной параллельной эффективности.
Интеллектуальное кэширование: Стратегии кэширования LRU, ленивая загрузка, механизмы предварительного прогрева и т.д.
Оптимизация векторного поиска: USearch для высокопроизводительного векторного индексирования, поддерживающий десятки миллионов записей.

В: Как я могу внести свой вклад в код или сообщить о проблемах?

О: Мы приветствуем все формы вклада:

Сообщить о проблемах: Отправляйте подробные описания проблем в разделе GitHub Issues.
Предложить код: Форкните проект и создайте Pull Request.
Разрабатывать плагины: Создавайте новые плагины, следуя руководству для разработчиков, и делитесь ими с сообществом.
Улучшать документацию: Помогайте улучшать документацию, переводы и т.д.

16. Благодарности

Создание VCP было бы невозможно без следующих вкладов:

Основная команда разработчиков: 8 агентов ИИ, под руководством человека, совместно написали большую часть кода.
Сообщество открытого исходного кода: Спасибо всем пользователям, которые использовали VCP и предоставляли обратную связь.
Технологический стек: Отличные проекты с открытым исходным кодом, такие как Node.js, Python, Rust, SQLite, USearch и другие.

17. Контакты

GitHub: VCPToolBox
Официальный фронтенд: VCPChat
Распределенный сервер: VCPDistributedServer
Система резервного копирования: VCPBackUpDEV

18. Пример быстрого старта

Простейший случай использования

Установить и запустить главный сервер VCP:

git clone https://github.com/lioensky/VCPToolBox.git
cd VCPToolBox
npm install
cp config.env.example config.env
# Отредактируйте config.env и введите необходимые ключи API
node server.js

Настроить ваш фронтенд-клиент:
- Укажите адрес API фронтенда на сервер VCP (например, http://localhost:5890/v1/chat/completions).
- Используйте VCP_Key, настроенный в config.env, в качестве ключа API.

Включить инструменты в системном промпте:

Вы — ИИ-ассистент.
Текущее время: {{Date}} {{Time}}
Погода: {{VCPWeatherInfo}}

Доступные инструменты:
{{VCPVSearch}}
{{VCPFluxGen}}
{{VCPSciCalculator}}

Начать чат:
- ИИ будет автоматически вызывать инструменты по мере необходимости.
- Все вызовы инструментов и их результаты будут прозрачно отображаться в беседе.

Продвинутое использование: Включение системы памяти

Создать журнал агента: Создайте папку NovaJournal/ внутри каталога dailynote/.

Включить память в системном промпте:

Вы — Нова, ИИ с памятью.

Ваша память: [[NovaJournal::Time::Group::TagMemo]]
Публичная база знаний: [[PublicJournal::Time::Group::Rerank::TagMemo]]

Вы можете использовать следующие инструменты для управления своей памятью:
{{VCPDailyNoteWrite}}
{{VCPDailyNoteManager}}

ИИ начинает запоминать автономно:
- ИИ будет проактивно записывать важную информацию во время бесед.
- Воспоминания будут автоматически векторизованы и проиндексированы.
- В последующих беседах будут автоматически извлекаться релевантные воспоминания.

19. Пример: Совместная работа «Корпуса горничных ИИ»

graph TD
    A[Хозяин Райан] -- "Сложная директива / Грандиозное видение" --> B(Коммуникационное и задачное ядро горничных VCP)

    subgraph "Корпус горничных ИИ"
        B -- "Планирование и декомпозиция задач" --> BA(Ведущая ИИ - Алиса)
        BA -- "Инструкция по написанию текста" --> C("Горничная A - Лирика: Gemini Pro")
        BA -- "Инструкция по композиции музыки" --> D("Горничная B - Мелодия: Вызывает SunoGen")
        BA -- "Инструкция по визуальному дизайну" --> E("Горничная C - Райбун: Вызывает FluxGen")
        BA -- "Инструкция по эффектам субтитров" --> F("Горничная D - Кине: Вызывает LyricAnimator")
        BA -- "Поддержка базы знаний" --> G("Горничная E - София: Вызывает TavilySearch")
        BA -- "Агрегация прогресса задач" --> H("Горничная F - Юнити: Вызывает плагин видеомонтажа")

        C -- "Оригинальный текст" --> BA
        D -- "Демо музыки" --> BA
        E -- "Визуальные ассеты для клипа" --> BA
        F -- "Последовательность эффектов субтитров" --> BA
        G -- "Релевантная фоновая информация" --> BA

        subgraph "Поддержка основных сервисов VCP"
            MEM_PUB["Публичная база знаний"]
            MEM_PRI["Индивидуальные БД памяти"]
            TOOL_HUB["Центр плагинов VCP"]
            VCP_COMM["Внутренний протокол связи VCP"]
            WSS_SVC["Единый сервис WebSocket"]
        end
    end

    BA -- "Интеграция всех компонентов" --> B
    H -- "Окончательно смонтированный клип" --> B
    B -- "Представляет финальный результат" --> A

20. Заключение

Мы верим, что VCP принесет беспрецедентную гибкость и возможности в разработку приложений ИИ.

VCP — это не просто технический фреймворк; это инкубатор, предназначенный для раскрытия безграничного потенциала ИИ и, в конечном итоге, внесения уникального вклада в развитие человеческого общества.

Мы приветствуем все формы вклада, обратной связи и обсуждений. Давайте исследовать будущее ИИ вместе!

Последнее обновление: 2024 (Новогоднее издание)

Версия: VCP 5.1 - Система памяти и познания нового поколения

Основная разработка: Совместно выполнена 8 агентами ИИ

Человеческое руководство: Ryan - lioensky

VCP - Даруя ИИ настоящую душу

FilesExpand file tree

README_ru.md

Latest commit

History