架构总览
AuroraBot 总体基于 NoneBot2 框架。项目的独特点在于CortexForge: 一个文件驱动、事件驱动的认知引擎。
代码结构
AuroraBot/
├── apps/ -- 各应用, 通过 manifest.yaml 声明能力
├── src/
│ ├── main.py -- NoneBot 启动钩子
│ ├── platform/ -- 应用宿主(发现、注册、生命周期、事件队列、命令调度)
│ └── brain/ -- 认知引擎
│ ├── runtime.py -- 运行时管理器
│ ├── kernel/ -- Node 基类、Circuit 编排器、FileEventBus 总线
│ ├── nodes/ -- Agent(LLM) + Router(纯逻辑)
│ ├── memory/ -- 三级记忆 + UnifiedMemoryManager
│ ├── ai/ -- 多角色模型网关
│ ├── localhost/ -- 本地控制台(CLI 调试)
│ └── prompts/ -- LLM 提示词运行时模型
启动后，RuntimeState 管理两条并行的协程线：
协程线 A — App 循环 (run_app_loop)
while 未停止:
host.tick() # 遍历所有 App，调用 on_tick()
sleep(interval)💡 小贴士
App 在 on_tick() 中感知外部变化（如 QQ 消息），通过 PlatformAPI.emit_event() 将 AppEvent 推入 ApplicationHost 的事件队列。
协程线 B — 事件桥 + 认知电路 (run_event_bridge + Circuit)
while 未停止:
events = host.drain_events()
for event in events:
写入 data/kernel/inbox/pending/event_<type>_<id>.json
sleep(interval)💡 小贴士
文件落盘自动触发 FileEvent，经 FileEventBus.dispatch_forever() 分发到匹配的节点。节点的 execute() 产出新文件，再次触发下游节点，形成循环。
协程线 C — 本地控制台 (run_console_control_loop)
提供命令行交互式调试能力，支持运行时热重载、状态查询等。
启动流程
两阶段启动: 平台先注册 App → start_runtime() 根据 RUN_MODE 按需启动 App 循环、Circuit、EventBridge。详见:
- 平台侧: 平台运行时 - 启动
- 内核侧: 内核运行时 - 启动