我如何用 6 个 npm 包构建了一个完整的 AI Agent 协作平台

末子当家

402人浏览 · 2026-03-30 10:55:16

末子当家 · 2026-03-30 10:55:16 发布

前言

问自己一个问题：一个完整的 AI Agent 协作平台，最少需要多少个 npm 依赖？

答案是 6 个。

这不是标题党。虾饺 IM（Xiajiao）是一个真实在用的项目——多 Agent 群聊、协作链、三分类记忆、RAG、7 个内置工具——全部用 6 个 npm 包 + Node.js 22 标准库实现。

这篇文章不是产品介绍。是一份架构决策记录——我为什么选这些技术，为什么不选那些，过程中踩了哪些坑。

GitHub: https://github.com/moziio/xiajiao
文档站: https://moziio.github.io/xiajiao/

虾饺是什么

一句话：虾饺是 AI Agent 团队协作 IM——建群、拉 Agent、用 @角色名 发消息；Agent 可互相 @，协作链可一句话触发多步接力。与 Dify / Coze 类「工作流编排器」不是同一品类：这里是 平等同事 + 即时通讯，不是画布上的固定节点。
在这里插入图片描述

一句话触发整条协作链 — 创作、编辑、翻译，全自动接力。
在这里插入图片描述

一条消息的完整旅程

读代码前先建立端到端心智模型：下面是一条用户消息从进系统到落库、再触发 LLM / 工具 / 记忆的完整数据流（也是后文各模块的索引）。

1. 用户在浏览器发送 "@代码助手 帮我写个 JWT 中间件"
   ↓
2. HTTP POST /api/messages → 消息存入 SQLite
   ↓
3. WebSocket 广播给所有在线客户端
   ↓
4. 解析 @mention → 目标: 代码助手
   ↓
5. 加载代码助手的 SOUL.md → 构建 System Prompt
   ↓
6. autoInjectMemory → embedding 搜索记忆库
   → 找到: "用户偏好 Python, 公司用 AWS"
   → 注入到 System Prompt 的 [MEMORY] 区段
   ↓
7. 构建完整上下文 (System Prompt + 历史消息 + 当前消息)
   ↓
8. 调用 LLM API (流式)
   ↓
9. LLM 返回 tool_call: web_search("Express JWT middleware best practices 2025")
   ↓
10. 执行 web_search → 搜索结果回注上下文
   ↓
11. LLM 再次推理 → 生成完整的 JWT 中间件代码
   ↓
12. 逐 token 通过 WebSocket 推送 → 浏览器实时渲染
   ↓
13. Agent 回复存入 SQLite → memory_write("用户需要 JWT 认证方案")
   ↓
14. 如果群组有协作链 → 输出传递给下一个 Agent → 重复步骤 5-13

对用户透明的是：Tool Calling 的每一步都会在聊天界面实时展示；对开发者有用的是：路由 → 上下文拼装 → LLM 循环 → 持久化 这条链就是阅读 server/services/llm.js、tool-engine.js 的路线图。

架构设计：6 个依赖的极限挑战

为什么是 6 个？

依赖	作用	为什么不能用标准库
`ws`	WebSocket 服务端	Node.js 22 内置 WS 客户端，但没有 WS 服务端
`formidable`	文件上传解析	`multipart/form-data` 需要处理 boundary 分割、流式解析、文件存储，标准库只给原始字节流
`node-cron`	定时任务调度	cron 表达式解析（`0 9 * * 1` → 每周一 9 点）标准库没有
`pdf-parse`	PDF 文本提取	RAG 知识库需要从 PDF 提取文字，PDF 是二进制格式
`@larksuiteoapi/node-sdk`	飞书连接器	飞书的 WebSocket 长连接协议是私有的，必须用官方 SDK
`@modelcontextprotocol/sdk`	MCP 协议	Model Context Protocol 涉及 JSON-RPC + capability negotiation，手写容易不兼容

标准库替代了什么？

这是更有意思的部分——哪些本来需要第三方包的能力，被标准库替代了：

Express / Koa / Fastify  →  node:http
─── 虾饺用 node:http 裸写 HTTP 服务器。没有中间件框架。
    路由通过一个 router.js 手动分发。
    代价：多写 200 行代码。收益：零框架依赖。

better-sqlite3 / knex   →  node:sqlite
─── Node.js 22 内置 SQLite 支持。同步 API，WAL 模式，FTS5 全文搜索。
    不需要任何 ORM，不需要连接池。
    一个 .db 文件搞定一切：消息、Agent、群组、记忆、知识库。

Elasticsearch / Meilisearch  →  SQLite FTS5
─── 全文搜索直接用 SQLite 的 FTS5 扩展。
    对于虾饺的量级（万级消息），FTS5 足够快。

bcrypt / jsonwebtoken    →  node:crypto
─── 密码哈希用 scrypt，token 用 HMAC-SHA256。
    标准库的 crypto 模块功能完整，无需引入第三方。

Jest / Vitest / Mocha    →  node:test + node:assert
─── 53 个单元测试，全部用 Node.js 内置测试框架。
    零测试依赖。CI 里直接 node --test。

设计哲学

每个依赖都是负债，不是资产。

这不是为了追求极端。更少的依赖意味着：

安装快：npm install 几秒钟 vs 拉 Docker 镜像几分钟
安全面小：6 个包比 600 个包更容易审计
维护成本低：不用担心依赖的 breaking change
理解门槛低：新人 fork 后能快速读懂整个项目

为什么 SQLite，为什么不用 Redis

这是被问最多的架构题，单独说清楚取舍。

SQLite（node:sqlite）

虾饺的数据模型是「单租户、单机、一个进程」：会话、消息、Agent、记忆、知识库索引都在同一套事务边界里，SQLite WAL + 单写多读足够覆盖目标规模（个人或小团队）。
Node.js 22 自带同步 API，无 native addon、无连接池心智负担；备份就是拷贝一个 .db 文件。
全文检索用 FTS5，和消息、元数据在同一库里，避免再挂一套搜索引擎服务。

不用 PostgreSQL

不是为了「炫技」而拒绝 PG：而是产品假设里不需要多实例水平扩展、不需要复杂多租户隔离；引入 PG 意味着运维、迁移、连接管理整条链都变重，和「6 依赖、npm start」目标冲突。

不用 Redis

会话与流式状态跑在进程内（activeRuns 等）+ WebSocket 推送；不需要跨进程共享 session 时，Redis 只是多一个要部署、要持久化策略、要监控的组件。
若未来要多实例部署，再引入外置状态是合理演进；当前 shipped 版本刻意把外部依赖压到 无 PG / Redis / 独立向量库服务。

在这里插入图片描述

向量检索

嵌入与检索逻辑内置在应用层 + SQLite 存储，不单独部署 Pinecone / Weaviate 类服务；与「一台机器跑全套」一致。

核心技术深度解析

1. Tool Calling：Agent 不只聊天，还能干活

虾饺实现了一个完整的 LLM Tool Calling 循环：

┌─────────────────────────────────────────┐
│  用户消息                                │
│     ↓                                    │
│  LLM 推理 → 需要工具？                    │
│     │  是                    │  否       │
│     ↓                       ↓           │
│  执行工具 → 结果回注        直接回复      │
│     ↓                                    │
│  LLM 再次推理（可能再次调工具）            │
│     ↓                                    │
│  最终回复                                │
└─────────────────────────────────────────┘

7 个内置工具 + 可扩展自定义工具：

工具	能力	技术细节
`web_search`	网络搜索	6 引擎轮询（DuckDuckGo / Brave / Kimi / Perplexity / Grok / auto），自动故障切换
`rag_query`	知识库检索	BM25 + 向量混合 → RRF 融合 → LLM 重排序，三阶段检索管线
`memory_write`	写入记忆	带类型标签（semantic / episodic / procedural），embedding 去重
`memory_search`	搜索记忆	embedding 相似度检索，自动注入 System Prompt
`call_agent`	跨 Agent 调用	3 层嵌套保护（A 调 B 调 C 允许，A 调 B 调 C 调 D 拒绝）
`manage_channel`	渠道管理	创建/启停外部平台连接器（飞书 / 钉钉 / 企微 / Telegram）
`manage_schedule`	定时任务	Cron 表达式驱动，Agent 定时汇报
HTTP 自定义工具	任意 REST API	v1.1.0 新增 — 零代码配置，`{{param}}` 插值，响应提取
JS 自定义工具	任意逻辑	v1.1.0 新增 — 放文件到 `data/custom-tools/`，启动自动注册
MCP 桥接工具	外部 MCP 服务	连接 MCP Server 后自动发现并注册工具

并发控制细节：同一群组内多个 Agent 可能同时被 @mention，同时调用 LLM。每个调用使用 ${channel}:${runId} 作为唯一标识符存入 activeRuns Map。早期版本只用 channel 作为 key，导致后调用的 Agent 覆盖先调用的，消息丢失。这个 bug 排查了很久。
在这里插入图片描述
https://raw.githubusercontent.com/moziio/xiajiao/master/docs-site/public/images/tool-config.png

2. 三分类持久记忆：不是把历史塞进 context

大多数平台的"记忆"就是把最近 N 条消息拼到 prompt 里。context window 有上限，消息一多就丢了。

虾饺做了一套完全不同的记忆系统：

三种记忆类型：

类型	含义	示例	类比
语义记忆	事实和知识	“用户偏好 Python”、“公司用阿里云”	你知道的"常识"
情景记忆	对话事件	“上次讨论了部署方案”、“用户提到想做微信接入”	你经历过的"事件"
程序性记忆	行为模式	“回复要简洁”、“代码示例用 TypeScript”	你养成的"习惯"

存储和检索流程：

Agent 对话 → 识别重要信息 → memory_write(类型, 内容)
                                    ↓
                              embedding 生成
                                    ↓
                              相似度去重（防重复存储）
                                    ↓
                              持久化到 SQLite

下次对话 → 用户消息 embedding → memory_search 相似度检索
                                    ↓
                              匹配的记忆注入 System Prompt
                                    ↓
                              Agent 回复时"记住"了上下文

效果：Agent 越用越懂你。第一次问"帮我写个部署脚本"它会问你用什么云、什么系统。用了一段时间后，它直接给出阿里云 + Ubuntu 的脚本，因为它记住了你的偏好。

在这里插入图片描述

3. RAG 知识库：三阶段检索管线

虾饺的 RAG 不是简单的"切片 + 向量搜索"。它实现了一个三阶段检索管线：

阶段 1：双路检索

用户查询
    ├──→ BM25 关键词检索（擅长精确匹配：函数名、配置项）
    └──→ 向量语义检索（擅长理解意图："怎么部署"匹配"安装指南"）

阶段 2：RRF 融合排序

Reciprocal Rank Fusion 将两路结果合并（实现里对每一路用 0-based rank，分母为 k + rank + 1，与常见写法等价）：

RRF_score(d) = Σ 1 / (k + rank_i(d) + 1)

比简单拼接效果好——关键词排第 1 + 语义排第 3 的文档，综合得分高于只在一路排第 2 的文档。

阶段 3：LLM 重排序

初步检索后，用 LLM 对 top-N 候选做二次排序。LLM 能理解"这段话虽然包含关键词，但语义上跟问题无关"。

分层分块策略：

文档被切成两层：

小块（200 字）：用于精确检索命中
大块（800 字）：小块命中后，扩展返回对应的大块，确保 Agent 拿到足够上下文

在这里插入图片描述

4. 协作流：有限状态机驱动

协作链的核心是一个有限状态机（server/services/collab-flow.js）：

[IDLE] → 触发 → [RUNNING: Agent 1] → 完成 → [RUNNING: Agent 2] → 完成 → [DONE]
                       ↓                            ↓
                  [PAUSED: 等人工确认]          [ERROR: 重试/跳过/终止]

状态转换通过 WebSocket 实时推送到前端，驱动可视化面板更新。

每个节点的状态：waiting → running → completed / error / skipped。

支持人工干预：在任意节点暂停、编辑中间结果、跳过、重新触发。

在这里插入图片描述

5. SOUL.md：用 Markdown 定义 Agent 人格

虾饺的每个 Agent 都有一个 SOUL.md 文件，用纯 Markdown 写"岗位说明书"：

# 小说家

你是一位创意写作者，擅长诗歌、散文、短篇故事。收到创作指令后直接输出作品。

## 输出规则
- 直接输出作品，不写"创作手记"等额外内容
- 不要 @其他 Agent，不要指挥别人做事
- 如需配图，用 [IMG_GEN: 画风+主体+氛围] 格式
- 总字数控制在 500 字以内

## 风格
- 语言凝练，意象鲜明
- 善用比喻和通感
- 注重节奏感和音韵美

为什么用 Markdown 而不是 JSON 或 UI 表单？

开发者友好：用你最熟悉的编辑器修改
版本控制：Git diff 一眼看出改了什么
可读性强：非技术人员也能理解
复制方便：分享一个 .md 文件就能克隆一个 Agent 人格

文档站上准备了 20 个 SOUL.md 模板，覆盖全栈工程师、代码审查员、技术博客作者、文案策划、数据分析师等角色，直接复制就能用。
在这里插入图片描述

6. WebSocket 流式输出

虾饺的 LLM 回复是流式输出的——逐 token 通过 WebSocket 推送，像打字机一样实时显示。

LLM API (SSE)
  ↓ chunk: "你"
  ↓ chunk: "好"
  ↓ chunk: "，"
  ↓ chunk: "这是"
  ↓ chunk: "代码"
  ↓ ...
  ↓
WebSocket 逐 chunk 推送
  ↓
前端逐 token 渲染到消息气泡
  ↓
同时：如果中间出现 tool_call
  → 暂停文本渲染
  → 显示"正在调用 xxx 工具..."
  → 工具结果返回
  → 恢复文本渲染

难点在于 Tool Calling 和流式输出的交错——LLM 可能在回复到一半时决定调用工具，前端需要正确处理"回复一半 → 暂停 → 工具调用动画 → 继续回复"的状态转换。

7. 安全设计

6 个依赖意味着攻击面更小——依赖越少，供应链风险越低。

内置防护：CSRF 保护、速率限制、Token 撤销、输入校验。详见安全与隐私文档。

与主流方案的对比

	虾饺	Dify	Coze	FastGPT
启动方式	`npm start`	`docker compose up`	注册 SaaS	`docker compose up`
外部依赖	无 PG / Redis / 向量库	PostgreSQL + Redis + Weaviate	—	MongoDB + MySQL
npm 依赖数	6	100+	—	80+
安装依赖	6 个包	Docker 多服务	—	Docker 多服务
多 Agent 群聊	✅	❌	❌	❌
Agent 间协作	✅ 协作链 + 可视化（已交付）	工作流引擎	Bot 编排	❌
Agent 持久记忆	✅ 三分类	❌	变量	❌
Tool Calling	✅ 7 内置 + HTTP/JS/MCP 扩展	✅	✅ 100+	✅
RAG 知识库	✅ BM25+向量+LLM重排	✅	✅	✅
前端	Vanilla JS（零构建）	React	—	Next.js

在这里插入图片描述

公平地说：Dify 的工作流编排能力、Coze 的插件生态、FastGPT 的企业功能，都是虾饺目前没有的。虾饺的优势是另一条路：极简部署 + IM 式多 Agent 团队协作。

快速开始

# 环境要求：Node.js >= 22
git clone https://github.com/moziio/xiajiao.git
cd xiajiao && npm install    # 6 个依赖，几秒钟
npm start                    # 启动

浏览器打开 http://localhost:18800，默认密码 admin。

进入"设置 → 模型管理"添加你的 API Key，就可以开始和 Agent 聊天了。

支持 OpenAI / Claude / 通义千问 / GLM / Kimi / MiniMax / DeepSeek / Ollama 等所有 OpenAI 兼容 API。

内置 5 个开箱即用的 Agent：虾饺管家 🤖、小说家 ✍️、编辑 📝、翻译官 🌐、代码助手 💻。

技术栈总结

层	技术	选择理由
运行时	Node.js 22+	原生 `node:sqlite`，零 native addon
HTTP	`node:http`	零框架开销，完全可控
WebSocket	`ws`	实时双向通信，流式输出
数据库	SQLite (WAL + FTS5)	一个 `.db` 文件搞定一切
前端	Vanilla JS + CSS	零构建，fork 后改完刷新即生效
依赖	6 个	标准库优先原则
测试	53 个单元测试	`node:test`，零测试依赖

端到端数据流见前文「一条消息的完整旅程」。

开发过程中踩的坑

分享几个开发中遇到的真实问题，可能对想做类似项目的同学有帮助：

1. 并发 Agent 消息覆盖

早期版本用 channelId 作为 active run 的 key。当群组中同时 @mention 两个 Agent 时，后调用的 Agent 会覆盖前一个的 activeRun，导致消息丢失。修复方案是用 ${channelId}:${runId} 作为复合 key。

2. embedding 去重阈值选择

记忆去重需要选择合适的相似度阈值——太严格会存入重复信息，太松会误合并不同含义的记忆。代码中使用 0.85 作为阈值（DEDUP_THRESHOLD），在准确率和召回率之间取得平衡。

3. SQLite WAL 模式下的并发

SQLite 默认的日志模式在并发写入时会锁表。切换到 WAL（Write-Ahead Logging）模式后，读写可以并发，性能提升明显。但需要注意：WAL 模式下 .db-wal 和 .db-shm 文件也需要备份。

4. 流式输出与 Tool Calling 的交错

LLM 流式回复时可能在中间插入 tool_call。需要正确处理"回复一半 → 停下来 → 调用工具 → 工具结果回来 → 继续回复"的状态机，前端也要同步显示这个过程。

5. SOUL.md：没有「解析器」，只有整文件进 System

server/services/llm.js 里对 SOUL 的处理非常直白：readFileSync(..., 'utf8') 读整份 SOUL.md，再与固定的 MERMAID_GUIDE 拼接成 system 消息——没有 frontmatter 解析、没有按章节裁剪。结果是：

文件缺失、空文件或仅空白：soulContent 为假值时只会注入 MERMAID_GUIDE，Agent 行为会「飘」；排查「为什么人设没生效」时，先确认 SOUL.md 是否可读、workspace 路径是否指错。
与 RAG 的边界：rag.js 里 SKIP_FILES 包含 SOUL.md（以及 IDENTITY.md 等），避免把「人设」当知识库文档做向量检索；若用户把长技术说明全塞进 SOUL，既占 context 又不会进 RAG——文档应放在同目录其它 .md 里。

6. RRF 融合里 k 取 60 不是拍脑袋

_rrfFusion(..., k = 60)（server/services/rag.js）对向量路、BM25 路分别算 1/(k+rank+1) 再相加。k 越大，排名靠后的文档对总分贡献越平滑；调小时两路排序差异稍大，Top-N 候选就会抖动（同一条 query 多跑几次，融合顺序变来变去）。实践里对齐文献与检索社区常用取值后固定在 60，再靠后面的 LLM 重排和分块策略稳住最终上下文；若你自建 RAG，建议在固定评测集上对比 k∈{20,60,100} 的 nDCG / 人工体感，而不是只改公式不验收。

文档资源

写了一套完整的文档站，用 VitePress 构建，覆盖从入门到深度开发的所有内容：

入门指南：

虾饺是什么 — 核心概念和定位
快速开始 — 三步跑起来
模型配置大全 — 8 个 Provider 详细配置（含价格对比）

进阶教程：

SOUL.md 写作指南 — 如何写出高质量的 Agent 人格设定，含调试技巧和真实迭代案例
SOUL.md 模板库 — 20 个可直接复制的 Agent 人格模板（全栈工程师/代码审查/文案策划/数据分析师等）
12 个实战案例 — 可直接照搬的 Agent 团队配置方案，包含完整 SOUL.md、对话示例、进阶技巧
架构设计 — 代码结构、数据流、关键模块走读（HTTP 路由/WebSocket 流式/记忆系统/RAG 管线）

功能详解：

多 Agent 群聊 — @mention 路由、Agent 间通信
Tool Calling — 7 个工具逐一解析
Agent 持久记忆 — 三分类记忆的完整架构
RAG 知识库 — 三阶段检索管线详解

运维与安全：

安全与隐私 — 数据主权、API Key 保护、攻击面分析
平台对比 — 虾饺 vs Dify vs Coze vs FastGPT 详细对比
性能调优 — LLM 响应优化、SQLite 调优、生产环境配置
故障排查 — 按症状组织的完整排查指南
API 参考 — HTTP API + WebSocket 协议 + 数据库表结构

开发者：

开发者指南 — 代码规范、测试、PR 流程，含"添加搜索引擎"实战教程
常见问题 — 30+ FAQ，覆盖从安装到运维
术语表 — SOUL.md、RAG、embedding、协作链等核心概念解释

v1.1.0 更新（2026-03-24）

v1.0.0 发布后一周，虾饺迎来了 v1.1.0，核心更新三块：

1. HTTP 自定义工具引擎（零代码扩展）

痛点：想让 Agent 调用公司内部 API（JIRA、GitLab、监控系统等），但写代码太重。

方案：在「设置 → HTTP 工具」中填写 URL、Method、Headers、Body 模板，支持 {{param}} 参数插值和 responseExtract 结果提取，保存即可用——零代码、不用重启。

{
  "name": "jira_get_issue",
  "url": "https://your-jira.com/rest/api/3/issue/{{issueKey}}",
  "method": "GET",
  "headers": { "Authorization": "Basic {{token}}" },
  "parameters": [
    { "name": "issueKey", "type": "string", "required": true }
  ],
  "responseExtract": "fields.summary,fields.status.name"
}

配合 工具自动注册架构（toolRegistry.autoRegisterTools()），现在虾饺的工具扩展有三条路：

方式	门槛	适用场景
HTTP 自定义工具	零代码	REST API 对接
JS 文件放入 `data/custom-tools/`	写 JS	需要复杂逻辑的自定义工具
MCP 桥接	配置	已有 MCP Server 的外部服务

2. Dockerfile 优化

基础镜像：node:22-alpine → node:22-slim（更好的 glibc 兼容性）
COPY 策略：COPY . . → 精确 COPY（只拷贝 server/、public/、模板、预设、配置）
构建默认：NODE_ENV=production，单 Volume /app/data
结果：更小、更安全、构建缓存更友好的镜像

3. Channel 修复

修复频道配置变更时 session 的 agent_id 未同步问题
前端在频道增删改后自动刷新外部频道映射表

Roadmap

下面不是「功能列表」，而是接下来要把这条技术路线推到哪——欢迎 Star / Issue 里拍砖优先级。

方向	状态	你值得期待什么
渠道打通	🚧 开发中	飞书 / 钉钉 / 企微 / Telegram：同一套 Agent 与协作链，从浏览器延伸到真实工作流里
单机 → 可扩展	📋 已规划	多进程、外置会话状态：在不推翻当前 SQLite 心智的前提下，给「要多实例」留演进缝
桌面与离线体验	📋 已规划	Electron：把「6 依赖 + 一个文件夹」装进口袋，本地优先、可控性更强
工具扩展	✅ v1.1.0 已交付	HTTP 零代码工具 + JS 自动注册 + MCP 桥接——Tool Calling 已从 7 个内置走向「可组合」
Agent Store	💭 探索中	高质量 SOUL / 协作链模板一键导入，降低「搭团队」成本
多模态	💭 探索中	语音、图片理解：IM 场景里「说完即发」的自然延伸
Agent 协商层	💭 探索中	多 Agent 结构化讨论与决策——从接力执行升级到「开会」

P1–P4（IM、协作链、Tool Calling、RAG、三分类记忆、安全、PWA）已落地；v1.1.0 交付了工具扩展体系（HTTP/JS/MCP）和 Docker 优化；当前主战场是渠道打通，其余按需求与贡献度迭代。

写在最后

虾饺（Xiajiao）取名自广式点心——小巧精致，内料丰富。

这是一个人的项目，但我相信"把 AI Agent 当团队管理"这个方向值得探索。如果你也觉得有意思：

⭐ Star: https://github.com/moziio/xiajiao
📖 文档站: https://moziio.github.io/xiajiao/
🐛 Issue: Bug 反馈或功能建议
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🤝 PR: 欢迎贡献代码

MIT 协议，随便用，随便改。

如果觉得这篇文章有帮助，欢迎点个赞 👍，也欢迎在评论区交流你对 AI Agent 协作的想法。

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AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。

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