PathMind 的初衷源于一个核心问题：如何让 AI Agent 真正穿透界面，操控真实的数字系统和物理世界？
我们观察到两条技术路线的并行演进：
- Web 端路线 — Claude Code、Codex 等工具在本地展现出强大的编程能力；OpenClaw 等新型 Agent 已能操控飞书、微信等平台
- CLI 框架路线 — Ink、@opentui/core 等 TUI 框架的兴起，使得"终端即应用"成为可能
然而这两条路线底层是割裂的。每个平台（Web/Desktop/Mobile/Embedded）都维护自己独立的 Agent 实现，协议无法互通，工具无法复用。
PathMind 的回答是：构建三层通讯架构，在轻量 CLI 总线之上，垂直领域应用与 Web 端协议层各司其职，底层接口向开发者完全开放，甚至可为具身智能物理设备预留接口。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 应用层 (Application Layer) │
│ ├── Web 端协议 — AI Agent 直接操控 Web 元素与组件 │
│ └── 垂直领域 — 学习路径、笔记智能、MBTI 分析、职业推荐等业务模块 │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 通讯总线 (Communication Bus) │ │
│ │ ├── SSE/WebSocket 通道 (Go → React) │ │
│ │ ├── stdio Bridge (Go → Local CLI) │ │
│ │ └── 统一事件协议 (OPC — Open Protocol for Agents) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 基础设施层 (CLI Bus) │
│ ├── Linux / Windows / macOS │
│ ├── Android / iOS (终端设备) │
│ ├── 具身智能物理设备接口 (嵌入式 AI 节点) │
│ └── 开放扩展接口 — 开发者可基于 stdio 接口自由拓展 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
核心价值主张：
- 开发者：在 CLI Bus 层留出的接口上自由拓展，无需改动上层业务代码
- 垂直领域：在应用层专注于业务逻辑，接入统一的 Agent 通讯能力
- 具身智能：物理设备可通过标准 stdio 接口接入总线，成为可被 AI 操控的节点
React 19 + Vite + Tailwind CSS 4
↓ HTTP/SSE
Go (Gin) — JWT 认证 / CRUD / SSE 代理
↓ HTTP 代理
Python (FastAPI) — Claude Agent SDK / MCP 工具 / RAG
↓
PostgreSQL + pgvector | Redis | Neo4j
| Agent | 模型 | 工具数 | 职责 |
|---|---|---|---|
| command-center | Sonnet | 13 | 中枢路由 + UI 控制 |
| note-assistant | Haiku | 11 | 笔记智能处理 |
| career-advisor | Sonnet | 9 | 职业规划 |
| learning-coach | Sonnet | 12 | 学习路径指导 |
| code-reviewer | Sonnet | 4 | 代码审查 |
| document-reader | Haiku | 6 | 文档理解 |
| quick-qa | Haiku | 8 | 快速问答 |
| mbti-analyst | Haiku | 7 | MBTI 分析 |
Student / MBTI / Career / Experiment / Document-RAG / Knowledge Graph / Gamification / Notes
参见
docs/opc-protocol-draft.md
核心设计原则：
- 传输层解耦：SSE / WebSocket / stdio 三通道共用同一消息格式
- 渲染指令分离：
render指令让终端自行决定如何呈现，AI 输出与 UI 布局解耦 - 差量更新：
diff_patch机制避免高频区域全量刷新
终端输出采用 Flexbox 布局 + 24-bit ANSI 真彩色，零外部库依赖：
// 布局指令示例
{ "type": "render", "action": "box", "id": "msg_001",
"layout": { "flex_direction": "column", "gap": 1 },
"style": { "border": { "style": "round", "color": "#36A4D9" } } }
// 差量更新
{ "type": "diff_patch", "region": "notes_preview",
"patch": [{ "op": "replace", "path": "/title", "value": "新标题" }] }AI 能理解"带我去笔记页面"等自然语言导航指令，自动跳转并联动对应面板：
// 路由解析示例
"/documents" ← ["pdf工作台", "文档实验区"]
"/learning-path" ← ["学习路径", "learning-path"]
"/notes" ← ["笔记", "notes 页"]FloatingAgent (灵动岛)
↓ 用户输入
command-center (中枢，13 工具)
↓ delegate_to_agent
note-assistant (侧栏编辑) / career-advisor / learning-coach ...
PathMind-AI/
├── src/ # React 前端
│ ├── components/
│ │ ├── FloatingAgent.tsx # 灵动岛 Agent 入口
│ │ ├── ui/ # TUI 风格组件
│ │ └── notes/ # 笔记系统组件
│ ├── hooks/
│ │ └── useAgentStream.ts # SSE 流式消费 Hook
│ ├── contexts/
│ │ └── AgentSessionContext.tsx
│ └── services/
│ └── api.ts # 统一 API 客户端
│
├── server-go/ # Go 后端
│ └── cmd/server/main.go
│ └── internal/
│ ├── handler/ # HTTP Handler (agent / mbti / notes...)
│ ├── service/ # 业务逻辑 (agent_proxy / auth / mbti...)
│ ├── middleware/ # JWT / CORS / Metrics
│ └── repository/ # PostgreSQL / Redis / Neo4j
│
├── server-py/ # Python Agent 服务
│ └── app/
│ ├── agents/registry.py # 8 个 Agent 定义
│ ├── engines/ # 多引擎支持 (Claude / OpenAI / 本地)
│ ├── mcp_tools/ # 23 个 MCP 工具
│ └── api/agent_routes.py # FastAPI 路由
│
└── docs/
└── opc-protocol-draft.md # OPC 协议草案
# 前端
npm install && npm run dev # port 5173
# Go 后端
cd server-go && go run cmd/server/main.go # port 8080
# Python Agent 服务
cd server-py && uvicorn app.main:app --port 9090环境变量：
| 服务 | 必需变量 |
|---|---|
| Go | DATABASE_URL, REDIS_URL, JWT_SECRET, AGENT_SERVICE_URL |
| Python | ANTHROPIC_API_KEY, NVIDIA_API_KEY, DATABASE_URL |
| 层级 | 技术 | 用途 |
|---|---|---|
| 前端框架 | React 19 + Vite | 组件化开发 |
| 语言 | TypeScript 5.9 | 类型安全 |
| 样式 | Tailwind CSS 4 | Utility-first |
| 后端 | Go (Gin) | 高性能 HTTP 代理 |
| Agent 引擎 | Python (FastAPI) | Claude Agent SDK |
| 主数据库 | PostgreSQL + pgvector | 关系 + 向量检索 |
| 缓存 | Redis | 会话与指标缓存 |
| 知识图谱 | Neo4j | 学习路径图谱查询 |
| AI 模型 | Claude (Anthropic) + NVIDIA NIM | LLM 推理 |
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