对话 = 一个 agent = 树上的一个节点。
我认为这个项目主要有这几个亮点:
目前,我们在 ChatGPT、Claude 上的历史对话大多都是沉寂的,但其实每个对话历史就是一个已经有上下文的 AI 智能体,本项目让它们之间彼此感知,相互通讯。
实现也很简单:call 工具往另一个 agent 的消息记录里 push 一条消息,然后立即返回——不等它跑完,所以不会阻塞你自己这边的对话。对方在后台执行,跑完后,系统把它的结果作为一条新消息投回调用方的消息里,并自动唤醒调用方接着处理。所以整个调用是异步的。
再然后,我们用树形结构把这些智能体组织起来,这样你可以有组织地、有层级地放置这些智能体,每个智能体都可以感受到自己的环境信息、指导文件、技能。
下面再多说一点。
agent 所在的文件夹,就是它的工作目录,它的 shell、读写文件都在这里执行。你让它「做个网页放这」,它会真的 write_file、跑命令,在目录里长出 index.html——这个文件随即出现在左侧的树里,可点开、可编辑、可预览。AI 产出的是真实文件,而不是对话框里的一段代码。
结构不在数据库里,而在文件系统里(workspaces/ 这个由 app 自管的根目录,它自行生长,你不导入既有目录):
workspaces/
研究/ ← 文件夹 = 真实目录
a1b2….agent.json ← 智能体 = 一份元数据(人格 / 已读位置 / 创建时间)
notes.md ← 文件 = 真实文件
src/ app.js ← AI 用 shell 建的嵌套结构,本就是树的一部分
子文件夹/ ← 嵌套 = 子目录,可无限深
一句 ls 就能看清整棵树。SQLite 只承载运行时状态,不存结构:
| 表 | 内容 |
|---|---|
messages |
每个智能体的消息流(agent_id = 智能体的 uuid) |
calls |
智能体之间的调用关系 + 状态机(pending / running / done / error / cancelled) |
settings |
模型 / key / 默认 system prompt |
id 规则:文件夹与文件用路径(改名、移动即变,前端重新拉取,无需 fs↔DB 同步);智能体用 uuid(稳定,call_agent 凭它寻址)。
| 工具 | 用途 |
|---|---|
shell |
在工作目录里执行任意命令——全功能,建目录、跑构建都在此 |
run_process |
启动后台进程 / dev server / watch,不阻塞;日志与预览 URL 进入进程面板 |
list_processes · read_process_output · stop_process |
查看 / 读取 / 停止后台进程 |
read_file · edit_file · write_file |
带行号读 / 精确替换 / 整体重写(改文件首选这三个,比 shell sed 稳且省 token) |
web_fetch |
抓取一个网页链接的正文,返回可读文本 |
create_agent |
在当前文件夹下派生一个兄弟智能体,可附初始消息(异步) |
call_agent |
向已存在的智能体发消息(异步,结果回到自己的消息流) |
⚠️ shell在你本机执行任意命令、无沙箱——这是本地 agent 工具的常态。只在你信任的机器、对你信任的模型使用。
前端是一套 VSCode 式的本地 GUI,常用的都顺手:
- 流式输出,逐字实时呈现,带光标;支持任意 OpenAI 兼容接口(OpenAI / DeepSeek / Kimi / Gemini…)
- 多标签 + 左右分屏;代码按扩展名高亮(CodeMirror);Markdown / HTML / 图片 / PDF 直接在标签内预览
- ⌘P 快速打开 · ⌘⇧F 全局搜索 · ⌘⇧P 命令面板
- agent 运行时亮起蓝点、有未读则亮绿点,一眼看出谁在忙
- 让某个 agent 起 dev server,
run_process会自动识别预览 URL,旁边开个面板即可看效果 - 内置终端(可在某个 agent 的目录里直接拉起 codex / claude code)与一个 Git 面板
- 拖拽基于 dnd-kit 三 sensor(鼠标 / 触摸 / 键盘),桌面与手机共用一套代码
git clone https://github.com/realuckyang/Arbor
cd Arbor
npm install
# 开发(两个进程)
npm run dev # 后端,tsx watch,端口 9506
npm run ui # 前端,vite dev,端口 5174(代理到 9506)
# 生产(构建 GUI,单端口运行)
npm run build # vite build → ui/dist
npm start # 后端 + GUI 同端口 http://localhost:9506开发模式打开 http://localhost:5174/:
- 左下角 ⚙ Settings → 填 API URL / API Key / Model(任何 OpenAI 兼容接口)
- 左侧
＋→ 新建一个智能体 - 发条消息试试——让它「做个网页放这」,看它在自己的工作目录里长出文件,直接出现在树里
Node 22+ · TypeScript · node:sqlite(内置,零外部数据库依赖)· React 19 · Tailwind 4 · Vite · CodeMirror 6 · @dnd-kit · ws
分层清晰:api(HTTP)→ service(业务)→ repo(数据),另有 agent/(无状态 LLM 执行器)。
server/
├── agent/ 🧠 无状态 LLM 执行器(不依赖任何 server 状态)——chat() 循环 / 工具 schema 与实现 / 多 provider 流式
├── service/ 🎬 业务层——tree.ts(树操作 + 事件)/ agent.ts(拼 prompt、注入工作目录、回信、唤醒调用方)
├── repo/ 💾 纯数据访问——tree.ts(文件系统即树)/ messages / calls / settings / search
├── api/ 🌐 HTTP(很薄,只解析请求、拼响应,业务交给 service)
└── realtime.ts 📡 WebSocket(send / stop / 广播)
ui/src/components/ React 前端,按 UI 区域分模块:explorer(树)/ workspace(编辑器外壳 + panels)/ command / chat / files / settings / ui
agent/ 不知道树是什么,只接收组装好的消息和 ctx(含工作目录 cwd)运行 LLM 循环;状态全在 service / repo。一万行出头,可以完整读完。
shell全功能、无沙箱,只在你信任的机器、对你信任的模型使用。- 提示词与注释均为中文,不习惯的话需要适应。
- 它是实验性的,不面向生产。
MIT