PicoBot 是一个用 Rust 编写的个人 AI 助手运行时。它在本地启动 Gateway，接入 CLI TUI、飞书/Lark 等聊天渠道，把会话、消息、记忆和定时任务持久化到 SQLite，并为 Agent 提供文件、Shell、HTTP、Web、MCP、Skill、记忆、浏览器和子 Agent 等工具能力。

它更像一个可扩展的“个人助手操作系统”：渠道负责收发消息，SessionManager 负责会话和上下文，AgentLoop 负责模型与工具循环，Storage 负责可靠落盘。

完整的组件边界、并发不变量、启动/关停顺序和扩展指南见架构文档。

适合做什么

在终端里和本地 AI 助手持续对话。
将同一套 Agent 能力接入飞书/Lark。
让 Agent 使用本地文件、Shell、搜索、HTTP、浏览器、MCP 工具完成任务。
把长期偏好、事实和历史摘要存成可检索记忆。
用 Cron 定时执行任务，并把结果发回目标渠道。
通过 Skills 为 Agent 注入项目知识和专用操作指南。

快速开始

1. 准备环境

需要：

Rust toolchain，项目使用 edition 2024。
一个可用的 LLM Provider API Key。

2. 构建项目

cargo build

3. 准备配置

PicoBot 按以下顺序加载配置：

~/.picobot/config.json
当前目录 ./config.json

Gateway 首次启动时会把模板释放到 ~/.picobot/config.example.json。模板源文件在 resources/templates/config.example.json。

最小配置示例：

{
  "providers": {
    "openai": {
      "type": "openai",
      "base_url": "https://api.openai.com/v1",
      "api_key": "<OPENAI_API_KEY>",
      "extra_headers": {}
    }
  },
  "models": {
    "gpt-4o": {
      "model_id": "gpt-4o",
      "temperature": 0.7,
      "max_tokens": 4096,
      "input_type": ["text", "image"]
    }
  },
  "agents": {
    "default": {
      "provider": "openai",
      "model": "gpt-4o",
      "max_tool_iterations": 99,
      "token_limit": 128000
    }
  },
  "workspace_dir": "~/.picobot/workspace"
}

.env 会由 PicoBot 自己解析。配置里的 <OPENAI_API_KEY> 这类占位符会在 .env 和系统环境变量加载后替换。

4. 启动 Gateway

cargo run -- gateway

默认监听 127.0.0.1:19876。Gateway 启动后会把进程工作目录切到 workspace_dir，默认 SQLite 数据库也会写到该 workspace 下的 picobot.db。

5. 启动 CLI 客户端

另开一个终端：

cargo run -- chat

CLI 默认连接 ws://127.0.0.1:19876/ws。如需指定地址，可使用 --gateway-url。

6. 作为 systemd 用户服务运行（Linux）

安装会把当前 PicoBot 可执行文件注册为 picobot.service 并设置为登录后自动启动；安装本身不会立即启动 Gateway：

picobot service install
picobot service start

服务管理命令：

picobot service status
picobot service restart
picobot service stop
picobot service uninstall

unit 位于 ~/.config/systemd/user/picobot.service，以执行 service install 时的当前目录作为初始工作目录。服务异常退出时由 systemd 自动重启；stop 和 restart 会通过 SIGTERM 触发 Gateway 的有界优雅关停。

TUI 会把一个随机客户端标识保存到 ~/.picobot/tui_client_id，因此关闭并重新打开客户端后会恢复同一组 dialog 和最近使用的会话。界面支持历史回放、会话列表与归档筛选、命令补全、Unicode/中文编辑、括号粘贴和多行输入。

常用快捷键：

快捷键	操作
`F1` / `Ctrl+H`	打开帮助
`Tab` / `Ctrl+S`	切换焦点 / 聚焦会话列表
`Ctrl+N`	新建会话
`Ctrl+R` / `Ctrl+A` / `Ctrl+D`	重命名 / 归档 / 删除所选会话
`Ctrl+L` / `Ctrl+O`	清空历史 / 显示归档会话
`Enter` / `Shift+Enter`	发送 / 换行
`PageUp` / `PageDown`	滚动对话历史
连按两次 `Ctrl+C`	退出客户端

运行时数据流

用户消息进入 PicoBot 后，会被转换为统一的 inbound message，经由 MessageBus 交给 SessionManager。SessionManager 选择当前 dialog、组装上下文、调用 AgentLoop；AgentLoop 调用模型和工具，最终响应通过 outbound bus 回到原渠道。

详细时序和失败语义见架构文档：消息与控制数据流。

同一 session 的普通消息由专属有界队列串行处理，不同 session 可以并发；出站消息按 (channel, chat_id) 分 lane 保序，慢渠道不会阻塞其他目标。Gateway 的长生命周期任务统一由 TaskSupervisor 取消和限时回收。

核心边界：

模块	职责
`channels`	接入外部渠道，只做收发，不直接处理会话或 LLM
`bus`	异步消息队列，承载 inbound、outbound、control 三类消息
`session`	管理会话生命周期、dialog 操作、上下文、记忆召回、压缩和持久化
`agent`	执行无状态 LLM/tool 循环，处理模型响应和工具调用
`providers`	OpenAI 兼容接口和 Anthropic Messages API 客户端
`tools`	Agent 可调用工具集合
`storage`	SQLite schema、CRUD、消息和任务持久化
`scheduler`	轮询 Cron 任务并把任务 prompt 送入目标会话
`skills`	加载 Skill，并把 Skill 指南注入系统提示
`mcp`	连接 MCP Server，将远端工具包装成普通 Tool
`task_supervisor`	统一管理 Gateway 后台任务的取消和有界关停

核心能力

渠道

渠道	说明
`cli_chat`	Ratatui 终端客户端，通过 WebSocket 连接 Gateway
`feishu`	飞书/Lark 消息、反应、文件上传下载和媒体引用

会话

Session ID 使用三段式：

<channel>:<chat_id>:<dialog_id>

同一个 channel:chat_id 下可以有多个 dialog。当前支持的 dialog 操作包括创建、列表、切换、重命名、归档、删除、清空历史、压缩、导出、查看信息和停止任务。

常用 slash commands：

命令	说明
`/new`	创建新 dialog
`/sessions`	列出最近 dialog
`/switch <dialog_id>`	切换 dialog
`/rename <title>`	重命名当前 dialog
`/delete`	删除当前 dialog 并创建新 dialog
`/compact`	手动压缩上下文
`/info`	查看当前 dialog 信息
`/dump`	导出当前 dialog 为 Markdown
`/mcp`	查看 MCP 服务器和工具状态
`/stop`	停止当前任务并清空队列
`/?`, `/help`	查看帮助

记忆

PicoBot 有两类记忆：

类型	用途	生命周期
Knowledge	偏好、事实、项目规则、长期可复用信息	长期保留，手动删除
Timeline	长对话压缩后的历史摘要	默认保留 90 天

每轮处理用户消息时，MemoryManager 会按用户输入召回 Knowledge，并作为运行时上下文附加到本轮用户消息。当前召回上限固定为 5；memory.recall_limit 已支持解析但尚未接入 worker。上下文压缩产生的摘要会保存为 Timeline，后续可通过 timeline_recall 工具检索。

工具

基础工具集：

工具	说明
`calculator`	数学表达式和统计计算
`file_read` / `file_write` / `file_edit`	文件读写和编辑
`file_search` / `content_search`	文件名和内容搜索
`bash`	在 workspace 中执行 Shell 命令
`http_request` / `web_fetch`	HTTP 请求和网页文本抽取
`get_skill`	列出或读取本地 Skill
`memory_store` / `memory_recall` / `timeline_recall` / `memory_forget`	长期记忆操作
`delegate`	启动 inline、background 或 parallel 子 Agent
`send_message`	向指定渠道发送消息
`chat_manager`	查看渠道、会话和历史消息
`cron_add/list/remove/enable/disable/update`	管理定时任务
`browser`	可选 WebDriver 浏览器自动化
MCP tools	从配置的 MCP Server 动态发现并注册

Skills

Skill 是包含 SKILL.md 的目录。加载优先级从高到低：

{workspace}/skills
~/.picobot/skills
~/.agents/skills

同名 Skill 会按高优先级覆盖低优先级。内置 Skill 位于 resources/skills，首次运行时会安装到 ~/.picobot/skills。

配置速查

顶层配置字段：

字段	说明
`providers`	LLM Provider 配置
`models`	模型参数与输入能力
`agents`	Agent 使用哪个 provider/model
`gateway`	HTTP/WebSocket、数据库、调度器、后台任务限制
`client`	CLI 客户端默认 Gateway URL
`channels`	渠道配置，目前主要是飞书/Lark
`memory`	记忆召回、归并和 Timeline 保留策略
`mcp`	MCP Server 配置
`browser`	可选浏览器自动化配置
`workspace_dir`	文件工具、Shell、数据库和 workspace skills 的工作目录

重要默认值：

配置	默认值
`gateway.host`	`127.0.0.1`
`gateway.port`	`19876`
`gateway.max_concurrent_background_tasks`	`10`
`gateway.scheduler.enabled`	`true`
`client.gateway_url`	`ws://127.0.0.1:19876/ws`
`memory.recall_limit`	`5`（当前运行时固定为 5）
`memory.timeline_retention_days`	`90`
`mcp.tool_timeout_secs`	`180`
`browser.enabled`	`false`

更完整的配置字段说明见 resources/skills/about-picobot/references/config.md。

WebSocket API

Gateway 暴露：

Method	Path	说明
`GET`	`/health`	健康检查和版本信息
`GET`	`/ws`	WebSocket 聊天协议

Inbound 消息类型：

Type	主要字段
`user_input`	`content`，可选 `channel`、`chat_id`、`sender_id`
`clear_history`	可选 `chat_id`、`session_id`
`create_session`	可选 `title`
`list_sessions`	`include_archived`
`load_session`	`session_id`
`get_session_history`	`session_id`，可选 `limit`（服务端限制为 1–2000）
`rename_session`	可选 `session_id`，`title`
`archive_session`	可选 `session_id`
`delete_session`	可选 `session_id`
`get_slash_commands`	无
`ping`	无

Outbound 消息类型包括 assistant_response、error、session_established、session_created、session_list、session_loaded、session_history、session_renamed、session_archived、session_deleted、history_cleared、slash_commands_list、pong、command_executed 和 system_notification。其中异步 assistant_response / system_notification 可携带 session_id，客户端应避免把迟到结果显示到其他 dialog。

测试

# 单元测试
cargo test --lib

# 离线集成/协议测试
cargo test --test test_scheduler
cargo test --test test_request_format

# 模型 API 集成测试需要 tests/test.env 中有真实 API key
cp tests/test.env.example tests/test.env
cargo test --test test_integration -- --ignored
cargo test --test test_tool_calling -- --ignored

会真实调用模型 API 的测试标记为 #[ignore]；离线集成测试默认执行。

项目结构

src/
  agent/          LLM loop、上下文压缩、系统提示、媒体处理、子 Agent
  bus/            inbound、outbound、control 消息队列
  channels/       CLI chat 和飞书/Lark 集成
  client/         Ratatui 终端 UI
  config/         配置加载、环境变量替换、路径展开
  gateway/        Axum HTTP/WebSocket server 和 GatewayState 装配
  mcp/            MCP 客户端连接和工具包装
  memory/         记忆管理和记忆类型
  observability/  Agent/tool telemetry observer
  providers/      OpenAI 兼容和 Anthropic provider
  scheduler/      定时任务运行时
  session/        会话生命周期、dialog 命令、持久化集成
  skills/         Skill 加载和内置 Skill 安装
  storage/        SQLite schema 和 CRUD
  tools/          Agent 工具实现
  task_supervisor.rs  Gateway 后台任务的生命周期管理
resources/
  skills/         构建时嵌入的内置 Skills
  templates/      首次运行释放的配置和用户模板
tests/            单元测试和 ignored 集成测试
docs/             面向维护者和 Agent 的架构与开发文档

关键依赖

Crate	用途
`axum`, `tokio`, `tokio-tungstenite`	Gateway 和 WebSocket runtime
`sqlx`	SQLite 持久化
`reqwest`	LLM 和 HTTP 客户端
`ratatui`, `crossterm`, `termimad`	终端 UI
`rmcp`	MCP 客户端
`fantoccini`	可选浏览器自动化
`cron`, `chrono-tz`	定时任务
`jieba-rs`	中文记忆检索分词
`zstd`, `tar`	内置 Skill 打包和释放

进一步阅读

Languages

Rust 91.5%

Svelte 6.3%

CSS 1.7%

JavaScript 0.3%

Dockerfile 0.2%

README.md Unescape Escape

PicoBot