白泽AI助手,从零开始搭建
2026-06-15 11:45
白泽助手是一个本地优先的智能桌面助手，运行在Windows系统上。数据全本地存储，隐私安全可控。支持本地大模型与云端大模型双模智能调度，用户可通过配置自由切换。
📋 功能全景
🤖 蚁群多Agent协同系统
复杂任务自动分解，由多角色Agent流水线协作完成：
角色 职能 说明
Scout（侦察蚁） 任务分析 提取搜索关键词，规划执行路径，生成搜索方案
Worker（工蚁） 任务执行 网络搜索、文件读取、工具调用、代码生成
Synthesizer（汇总蚁） 结果整合 多源数据格式化输出最终报告
QC（质控） 质量检查 自动审核输出质量，不满意触发修正回路
链式执行：按互补性配对Agent，Scout→Worker→Synthesizer串联协作
经验三路回写：任务完成后Agent经验分别沉淀到知识树、源池、信息素系统
双向反馈：QC不合格时自动触发Worker修正回路
🔄 双模LLM调度引擎
模式 引擎 特点
🏠 本地模式 Ollama（qwen2.5:7b） 免费、离线、隐私
☁️ 云端模式 DeepSeek API GPT-4级质量
🔀 智能切换 自动检测API Key 有Key用云端，无Key用本地
双向降级容灾：主模型故障时毫秒级自动降级到备用模型
VRAM显存优化：6GB显卡下通过num_ctx动态调控稳定运行7B模型
统一调用接口：7处LLM调用统一封装为callSmartLLM()，业务层无感知
🧠 分层记忆系统
层级 存储介质 特点
L1 短期 内存缓存 当前会话上下文，零延迟
L2 中期 SQLite + FTS5 全文索引 + BM25排序
L3 长期 ChromaDB向量 语义相似度检索
记忆活跃度加权排序：基于访问频率×时间衰减的智能排序
智能去重：向量相似度+完全匹配双重策略
自动过期清理：超过阈值自动淘汰低活跃度记忆
增量压缩：压缩率可调（0.8配置化），平衡存储与检索精度
🧭 智能意图路由引擎
关键词+语义双通道识别：精准理解用户意图
文件路径预检：检测到Windows文件路径自动路由到文件分析
复杂任务分流：预测/分析类任务自动进入蚁群多Agent系统
多意图冲突解决：web_search和ant_delegate同时匹配时按优先级选择
🌐 四级降级搜索链路
保证在受限网络环境下100%可用：
① fetch（标准Node.js HTTP，5秒超时）
② curl.exe（Windows系统网络栈）
③ DuckDuckGo HTML版
④ Edge无头浏览器（真实渲染，100%绕过反爬）
各级失败自动降级，搜索结果统一解析为{标题, 摘要, 链接}结构
内置缓存层，相同查询不重复请求
📁 文件读取与分析
自动识别Windows路径：支持中文路径、绝对路径、相对路径
HTML智能表格提取：按逐行提取表格数据，表头+最近50行
大文件智能截断：超过100KB自动截断并提示
文件内容注入：读取内容自动注入Worker上下文供LLM分析
🛡️ 安全代码沙箱
Shell / JavaScript / Python脚本安全执行
白名单命令过滤，防止危险操作
超时保护与资源限制
执行结果自动回传对话
🩺 系统诊断（Doctor）
一键检查并自动修复常见问题：
✅ Ollama服务状态检测与重启
✅ 数据库完整性校验
✅ 端口冲突检测（3001/5173/11434）
✅ 磁盘空间预警
✅ Node.js版本兼容性检查
✅ 内存使用率监控
📊 可视化管理界面
Web端管理面板，支持：
实时统计面板：对话数、记忆量、Agent活跃度
记忆搜索与预览
多种删除方式：关键词/时间/角色/批量
向量去重：相似度去重与完全重复去重
危险操作二次确认保护
响应式设计
🔧 Windows原生工具调用
类别 支持的工具
🌐 浏览器 Microsoft Edge, Google Chrome
📝 办公 VS Code, Word, Excel, PowerPoint
⚙️ 系统 文件资源管理器, CMD, PowerShell
💬 通讯 微信, QQ, 钉钉, Teams
🎬 媒体 剪映, 照片, 媒体播放器
🧪 小模型训练
基于本地记忆数据增量训练
对话数据自动沉淀为训练语料
支持模型版本管理与切换
🚀 快速开始
前置要求
Node.js v18+
Ollama（可选，如需本地模型）
Python（可选，如需运行Python脚本）
启动
# 1. 安装依赖
npm install
# 2. 配置环境变量（可选）
copy .env.example .env
# 编辑 .env 填入DeepSeek API Key（可选，不填则使用本地Ollama）
# 3. 启动开发服务器
npm run dev
访问 http://localhost:5173 即可使用。
双模切换配置
在 data/models-config.json 中控制：
{
"deepseek-online": {
"apiKey": "sk-xxx", // 填Key=用云端DeepSeek，留空=用本地Ollama
"model": "deepseek-chat",
"endpoint": "https://api.deepseek.com/v1"
},
"ollama-local": {
"model": "qwen2.5:7b",
"endpoint": "http://localhost:11434"
}
}
🏗️ 技术架构
层级 技术
🖥️ 前端UI React 18 + Vite + TailwindCSS + PWA
🖼️ 桌面壳层 Tauri（Rust + Web混合）
⚙️ 后端服务 Node.js + Express + TypeScript
🗄️ 数据库 SQLite（FTS5全文索引 + BM25排序）
🔍 向量检索 ChromaDB
🤖 AI引擎 Ollama本地 + DeepSeek云端
🔌 通信 REST API + WebSocket实时推送
核心技术亮点
蚁群多Agent调度：分布式任务编排引擎，去中心化链式执行
双模LLM智能调度：高可用模型服务架构，本地/云端毫秒级切换
四级降级搜索：渐进式容错网络请求，从HTTP到真实浏览器渲染
真三维源池（已申请专利）：自研注意力池化机制，三维评分排序
分层记忆引擎：三级存储 + 语义检索 + 活跃度排序
智能意图路由：NLU双通道识别 + 规则引擎冲突消解浏览 37
📋 功能全景
🤖 蚁群多Agent协同系统
复杂任务自动分解，由多角色Agent流水线协作完成：
角色 职能 说明
Scout（侦察蚁） 任务分析 提取搜索关键词，规划执行路径，生成搜索方案
Worker（工蚁） 任务执行 网络搜索、文件读取、工具调用、代码生成
Synthesizer（汇总蚁） 结果整合 多源数据格式化输出最终报告
QC（质控） 质量检查 自动审核输出质量，不满意触发修正回路
链式执行：按互补性配对Agent，Scout→Worker→Synthesizer串联协作
经验三路回写：任务完成后Agent经验分别沉淀到知识树、源池、信息素系统
双向反馈：QC不合格时自动触发Worker修正回路
🔄 双模LLM调度引擎
模式 引擎 特点
🏠 本地模式 Ollama（qwen2.5:7b） 免费、离线、隐私
☁️ 云端模式 DeepSeek API GPT-4级质量
🔀 智能切换 自动检测API Key 有Key用云端，无Key用本地
双向降级容灾：主模型故障时毫秒级自动降级到备用模型
VRAM显存优化：6GB显卡下通过num_ctx动态调控稳定运行7B模型
统一调用接口：7处LLM调用统一封装为callSmartLLM()，业务层无感知
🧠 分层记忆系统
层级 存储介质 特点
L1 短期 内存缓存 当前会话上下文，零延迟
L2 中期 SQLite + FTS5 全文索引 + BM25排序
L3 长期 ChromaDB向量 语义相似度检索
记忆活跃度加权排序：基于访问频率×时间衰减的智能排序
智能去重：向量相似度+完全匹配双重策略
自动过期清理：超过阈值自动淘汰低活跃度记忆
增量压缩：压缩率可调（0.8配置化），平衡存储与检索精度
🧭 智能意图路由引擎
关键词+语义双通道识别：精准理解用户意图
文件路径预检：检测到Windows文件路径自动路由到文件分析
复杂任务分流：预测/分析类任务自动进入蚁群多Agent系统
多意图冲突解决：web_search和ant_delegate同时匹配时按优先级选择
🌐 四级降级搜索链路
保证在受限网络环境下100%可用：
① fetch（标准Node.js HTTP，5秒超时）
② curl.exe（Windows系统网络栈）
③ DuckDuckGo HTML版
④ Edge无头浏览器（真实渲染，100%绕过反爬）
各级失败自动降级，搜索结果统一解析为{标题, 摘要, 链接}结构
内置缓存层，相同查询不重复请求
📁 文件读取与分析
自动识别Windows路径：支持中文路径、绝对路径、相对路径
HTML智能表格提取：按
大文件智能截断：超过100KB自动截断并提示
文件内容注入：读取内容自动注入Worker上下文供LLM分析
🛡️ 安全代码沙箱
Shell / JavaScript / Python脚本安全执行
白名单命令过滤，防止危险操作
超时保护与资源限制
执行结果自动回传对话
🩺 系统诊断（Doctor）
一键检查并自动修复常见问题：
✅ Ollama服务状态检测与重启
✅ 数据库完整性校验
✅ 端口冲突检测（3001/5173/11434）
✅ 磁盘空间预警
✅ Node.js版本兼容性检查
✅ 内存使用率监控
📊 可视化管理界面
Web端管理面板，支持：
实时统计面板：对话数、记忆量、Agent活跃度
记忆搜索与预览
多种删除方式：关键词/时间/角色/批量
向量去重：相似度去重与完全重复去重
危险操作二次确认保护
响应式设计
🔧 Windows原生工具调用
类别 支持的工具
🌐 浏览器 Microsoft Edge, Google Chrome
📝 办公 VS Code, Word, Excel, PowerPoint
⚙️ 系统 文件资源管理器, CMD, PowerShell
💬 通讯 微信, QQ, 钉钉, Teams
🎬 媒体 剪映, 照片, 媒体播放器
🧪 小模型训练
基于本地记忆数据增量训练
对话数据自动沉淀为训练语料
支持模型版本管理与切换
🚀 快速开始
前置要求
Node.js v18+
Ollama（可选，如需本地模型）
Python（可选，如需运行Python脚本）
启动
# 1. 安装依赖
npm install
# 2. 配置环境变量（可选）
copy .env.example .env
# 编辑 .env 填入DeepSeek API Key（可选，不填则使用本地Ollama）
# 3. 启动开发服务器
npm run dev
访问 http://localhost:5173 即可使用。
双模切换配置
在 data/models-config.json 中控制：
{
"deepseek-online": {
"apiKey": "sk-xxx", // 填Key=用云端DeepSeek，留空=用本地Ollama
"model": "deepseek-chat",
"endpoint": "https://api.deepseek.com/v1"
},
"ollama-local": {
"model": "qwen2.5:7b",
"endpoint": "http://localhost:11434"
}
}
🏗️ 技术架构
层级 技术
🖥️ 前端UI React 18 + Vite + TailwindCSS + PWA
🖼️ 桌面壳层 Tauri（Rust + Web混合）
⚙️ 后端服务 Node.js + Express + TypeScript
🗄️ 数据库 SQLite（FTS5全文索引 + BM25排序）
🔍 向量检索 ChromaDB
🤖 AI引擎 Ollama本地 + DeepSeek云端
🔌 通信 REST API + WebSocket实时推送
核心技术亮点
蚁群多Agent调度：分布式任务编排引擎，去中心化链式执行
双模LLM智能调度：高可用模型服务架构，本地/云端毫秒级切换
四级降级搜索：渐进式容错网络请求，从HTTP到真实浏览器渲染
真三维源池（已申请专利）：自研注意力池化机制，三维评分排序
分层记忆引擎：三级存储 + 语义检索 + 活跃度排序
智能意图路由：NLU双通道识别 + 规则引擎冲突消解浏览 37
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