wangziqi06/724-office

解决的问题

7/24 Office 是一个生产级 AI Agent 系统，旨在作为个人助手 24/7 全天候运行。它通过避免使用沉重的框架（如 LangChain 或 LlamaIndex），转而采用专注于耐用性、Token 效率和自我维护的轻量级、模块化 Python 架构，解决了构建可靠 Agent 的复杂性问题。

工作原理

该系统作为一个多租户路由器运行，为用户配置独立的 Docker 容器，并通过 HTTP 服务器将其连接到消息平台。其核心是一个处理具有自动重试功能的 OpenAI 兼容函数调用的工具使用循环。它通过三层记忆系统管理上下文：短期会话历史、LLM 压缩的长期事实，以及用于主动召回的 LanceDB 向量数据库。为了确保可靠性，它采用了用于行为纠正的“激励系统”和用于禁用故障工具的断路器。

适用对象

专为希望实现透明、无框架 Agent 实现的开发者设计，该实现可以部署在边缘硬件（如 Jetson Orin Nano）上，并集成到消息平台中用于个人或团队使用。

亮点

• 零框架依赖：使用纯 Python 构建，确保每一行代码都可调试且透明。
• 自我进化能力：Agent 可以使用 create_tool 函数在运行时编写、保存和加载新的 Python 工具。
• 三层记忆：结合会话历史、压缩的结构化事实和向量检索来优化 Token 使用。
• 广泛的工具集：包括用于网络搜索、视频处理（裁剪/背景音乐）、ECharts 可视化和日程安排的 36 个内置工具。
• MCP 集成：支持模型上下文协议 (MCP)，通过 JSON-RPC 连接外部服务器。
• 自我修复：具有每日自检、会话健康诊断和自动错误日志分析功能。