TaijiOS 太极OS

融合易经哲学的自学型 AI 操作系统
A self-learning AI operating system inspired by I Ching philosophy

这个项目由一个不会写代码的人，用多 AI 协作搭建而成。

This project was built by a non-programmer through multi-AI collaboration.

Architecture 架构

graph TB
    subgraph Core["Core 核心层"]
        EB[EventBus 事件总线]
        SC[Scheduler 调度器]
        RE[Reactor 反应器]
        MEM[Memory 记忆]
        CB[CircuitBreaker 熔断器]
    end

    subgraph Gateway["LLM Gateway 统一网关"]
        AUTH[Auth 认证]
        POLICY[Policy 策略]
        ROUTE[Router 路由]
        FAIL[Failover 故障转移]
        AUDIT[Audit 审计]
    end

    subgraph Agent["Agent System 智能体框架"]
        TQ[TaskQueue 任务队列]
        EX[Executor 执行器]
        LC[Lifecycle 生命周期]
        EXP[Experience 经验引擎]
        META[MetaAgent 元智能体]
    end

    subgraph SafeClick["Safe Click 受控点击"]
        G1[窗口绑定]
        G2[高风险区域禁点]
        G3[目标白名单]
        G4[OCR置信度]
    end

    subgraph Learning["Self-Improving 自进化"]
        FB[Feedback 反馈环]
        EVO[Evolution 进化]
        PL[PolicyLearner 策略学习]
        RB[Rollback 安全回滚]
    end

    subgraph GitHub["GitHub Learning 学习管道"]
        DISC[Discover 发现]
        ANA[Analyze 分析]
        DIG[Digest 提炼]
        GATE[Gate 人工门控]
        SOL[Solidify 固化]
    end

    Core --> Gateway
    Core --> Agent
    Agent --> SafeClick
    Agent --> Learning
    Learning --> GitHub

Features 核心能力

能力	说明	Status
Event-Driven Core 事件驱动核心	EventBus + Scheduler + Reactor，所有行为由事件触发	✅
LLM Gateway 统一网关	认证、限流、多 Provider 故障转移、审计，12/12 极端场景通过	✅
Agent System 智能体框架	任务队列（原子状态转换）、生命周期管理、经验收割	✅
MetaAgent 元智能体	自动检测系统缺口 → 设计新 Agent → 沙箱测试 → 动态注册	✅
Self-Improving Loop 自进化环	反馈环 + 进化评分 + 策略学习 + 安全回滚	✅
Circuit Breaker 熔断器	故障隔离，防止级联崩溃	✅
Safe Click 受控点击	四闸门安全点击执行器（窗口绑定 + 区域禁点 + 白名单 + OCR 置信度）	✅
GitHub Learning 学习管道	从开源项目学习：发现 → 分析 → 提炼 → 人工门控 → 固化	✅
Match Analysis 赔率交叉验证	多数据源比赛分析 + 赔率交叉验证框架	✅
Skill Auto-Creation 技能自动创建	从日志检测可重复模式 → 生成技能草案 → 三层验证	🔄
Pattern Recognition 模式识别	从运行数据中识别可优化模式	✅

Tech Stack 技术栈

Python 3.12 · FastAPI · SQLite · pyautogui · edge-tts · Whisper

Quick Start 快速开始

# 克隆项目
git clone https://github.com/yangfei222666-9/TaijiOS.git
cd TaijiOS

# 安装依赖
pip install -e .

# 运行最小示例（无需 API Key、无需 GPU）
python examples/quickstart_minimal.py

你会看到：

--- Task: quickstart-001 ---
  Status: succeeded
  Attempts: 2
  Final score: 0.9
  Self-healed: YES

  Results: 3/3 succeeded
  Self-healed: 3/3
  Events logged: 18

发生了什么：3 个任务进入系统 → 首次验证失败(0.35) → 自动注入修复指导 → 重试成功(0.90) → 生成证据链。

这就是太极OS的核心循环：任务 → 验证 → 失败 → 指导 → 重试 → 交付 → 证据。

启动 LLM Gateway

export TAIJIOS_GATEWAY_ENABLED=1
python -m aios.gateway --port 9200

启动 GitHub 学习管道

export GITHUB_TOKEN=your-github-token
python -m github_learning discover --limit 10
python -m github_learning analyze
python -m github_learning digest
python -m github_learning gate list
python -m github_learning gate approve <id>
python -m github_learning solidify

Modules 模块

TaijiOS/
├── aios/
│   ├── core/              # 事件引擎、调度器、反应器、记忆、熔断器、Safe Click
│   ├── gateway/           # LLM 统一网关（认证、路由、故障转移、审计）
│   ├── agent_system/      # 智能体框架（任务队列、执行器、经验引擎、元智能体）
│   └── storage/           # SQLite 存储层
├── self_improving_loop/   # 自进化环（反馈、进化、策略学习、回滚）
├── github_learning/       # GitHub 学习管道（发现→分析→提炼→门控→固化）
├── match_analysis/        # 赔率交叉验证框架
├── rpa_vision/            # Safe Click 受控点击验证器
├── skill_auto_creation/   # 技能自动创建（检测→草案→验证→反馈→注册）
├── examples/              # 快速开始示例
├── tests/                 # 测试套件
└── docs/                  # 架构文档

Module	Description	说明
`aios/core/`	Event engine, scheduler, reactor, memory, circuit breaker, model router, Safe Click	事件引擎、调度器、反应器、记忆、熔断器、模型路由、安全点击
`aios/gateway/`	Unified LLM Gateway — auth, rate limiting, provider failover, audit, streaming	统一 LLM 网关 — 认证、限流、故障转移、审计、流式传输
`aios/agent_system/`	Task queue, agent lifecycle, experience harvesting, meta-agent, evolution	任务队列、智能体生命周期、经验收割、元智能体、进化
`self_improving_loop/`	Safe self-modification with rollback and threshold gates	安全自修改 + 回滚 + 阈值门控
`github_learning/`	Learn from GitHub: discover, analyze, digest, gate, solidify	从 GitHub 学习：发现、分析、提炼、门控、固化
`match_analysis/`	Multi-source match analysis with odds cross-validation	多数据源比赛分析 + 赔率交叉验证
`rpa_vision/`	Safe Click validator — 4-gate controlled click executor	安全点击验证器 — 四闸门受控点击执行器
`skill_auto_creation/`	Auto-detect patterns → draft skills → 3-layer validation	自动检测模式 → 生成技能草案 → 三层验证

Configuration 配置

所有敏感信息通过环境变量配置：

# LLM Gateway
export TAIJIOS_GATEWAY_ENABLED=1
export TAIJIOS_API_TOKEN=your-token

# GitHub Learning
export GITHUB_TOKEN=your-github-token

# Optional: Telegram notifications
export TAIJI_TELEGRAM_BOT_TOKEN=your-bot-token
export TAIJI_TELEGRAM_CHAT_ID=your-chat-id

Design Principles 设计原则

Principle	原则	Description
Self-healing	自愈优先	验证失败自动重试，注入修复指导
Experience-driven	经验驱动	每次执行产生经验数据，改进未来运行
Gate everything	门控一切	外部机制经人工审核后才进入主线
Evidence-first	证据先行	每个决策、失败、恢复都有结构化证据
Graceful degradation	优雅降级	组件降级到兜底方案，永不崩溃系统
Default deny	默认拒绝	Safe Click 四闸门全过才允许执行

Screenshots 截图

Dashboard 展示了完整的任务执行流：提交 → 验证 → 卦象决策 → 交付，包含四维检查评分和执行轨迹。

Private Modules 私有模块

以下模块由合作伙伴提供，未包含在开源版本中：

模块	说明	状态
神针引擎	高精度决策引擎	🔒 私有
EchoCore 智驱系统	智能驱动核心	🔒 私有

相关接口已预留抽象基类，开发者可自行实现替代方案。

Contributing 贡献

详见 CONTRIBUTING.md。

License

Apache License 2.0

太极生两仪，两仪生四象，四象生万物。
From Taiji comes Yin and Yang; from Yin and Yang come all things.

taiji

Description

README