Gliding Horse Agent OS 学习平台

欢迎对Agent开发学习的伙伴一起学习，我是Gliding Horse的开发者，感兴趣的欢迎一起讨论，一起学习。（https://github.com/doiito/gliding_horse）彻底开源，包含设计细节

什么是 Gliding Horse？
一个 AI 智能体操作系统，通过 PDCA（计划-执行-检查-改进）循环协调多个 AI 智能体。它是驾驭 AI 智能体的基础设施层，将它们组织成协同、可审计、可自我进化的系统——正如诸葛亮当年用木牛流马在险峻山路上革新了后勤运输。

"我们不只构建智能体；我们构建驾驭集体智能的基础设施。"

核心技术栈
层级 技术 职责
核心编排 (Rust) PDCA 循环 · 5W2H 本体 · 事件总线 智能体编排与生命周期管理
记忆系统 L0: Sled+Qdrant · L2: Oxigraph · MESI 一致性 五层分层记忆
数据总线 JSON-LD 1.1 · @id/@type/@context · 命名图 通用互操作层
知识图谱 Oxigraph RDF · SPARQL 1.1 · 代码 AST 跨子系统统一存储
技能图谱 RDF · 7500 行 · 自我进化 动态认知网络
感知引擎 10 种触发器 · 异常去重 · 5W2H 约束检查 主动监控
网关 gRPC · HTTP (兼容 OpenAI) · MCP 生产级接口
📖 故事：从古老智慧到现代智能
三国时期（220–280年）， legendary 战略家诸葛亮（蜀汉丞相）面临一项严峻挑战：如何在北伐中通过四川险峻的山路高效运输补给。传统轮车在狭窄陡峭的小路上举步维艰；人力搬运工负重有限，很快便精疲力竭。

他的解决方案——木牛流马——是能够以最少人力引导在复杂地形中行驶的自动运输装置。这些机械奇迹不仅仅是工具；它们代表了一种范式转变——延伸人类能力的自主系统。

连接古今：Agent Harness
正如流马作为穿越天险运输补给的智能鞍具，Gliding Horse Agent OS 充当了 AI 智能体的智能驾驭层：

古代创新 现代实现
自主运输 自驱动智能体工作流
地形适应 动态复杂度处理（7 级）
负载分配 并行智能体执行
最小引导 主动异常检测
机械可靠性 Rust 内存安全保障
"善战者因其势而利导之，譬如以水投水。"
— 诸葛亮

这一古老智慧指导着我们的设计：适应任务复杂度的灵活编排，而非将任务强行塞入预定模具的僵化框架。