VerumOS · 明鉴

科研 AI 操作系统。

当前实现

核心功能

Data Agent：数据探索、清洗、整合，支持需求文档驱动的工作流
Analysis Agent：统计分析、可视化图表生成、SCP Hub 工具集成
csv-skill：CSV/TSV/Excel 文件处理，支持读取、探索、转换、合并、转置
bioinfo-skill：生物信息学分析，支持单细胞表达矩阵处理、QC、标准化、marker 基因分析
需求文档系统：支持 Markdown 格式的需求文档，自动生成工具链
Job Workspace：任务隔离、持久化、执行轨迹记录、任务恢复
SCP 工具池：集成 25 个 SCP Hub 服务，2302 个科研工具

架构亮点

Agent Runtime：核心执行引擎（agentLoop），支持事件流、工具调用编排
声明式 Agent 配置：Agent 只声明 systemPrompt、tools、convertToLlm，不继承执行引擎
Agent Registry：支持多 Agent 注册和意图路由
Skill Registry：支持多 Skill 注册和管理
意图规则声明式定义：意图识别规则由各 Agent 声明，便于扩展和维护

SCP Hub 工具集成

Analysis Agent 集成了 SCP Hub 的 25 个生命科学服务，总计 2302 个工具：

🧬 药物研发 (3 个服务)

DrugSDA-Tool (28,600 工具): 分子筛选、格式转换、相似度计算
DrugSDA-Model (1,700 工具): 分子对接、ADMET 预测、亲和力预测
Origene-FDADrug (57 工具): FDA 药品信息检索

🧪 蛋白质工程 (4 个服务)

VenusFactory (1,500 工具): 蛋白质突变预测、功能预测
BioInfo-Tools (55 工具): 序列分析、结构域识别、GO 注释
Origene-UniProt (121 工具): UniProt 数据库检索
Origene-STRING (6 工具): 蛋白质相互作用网络

🧫 基因组学 (4 个服务)

Origene-Ensembl (14 工具): 基因组注释
Origene-UCSC (12 工具): 基因组可视化
Origene-NCBI (9 工具): NCBI 数据库检索
Origene-TCGA (8 工具): 癌症基因组数据

🔬 疾病与靶点 (2 个服务)

Origene-OpenTargets (189 工具): 靶点发现与验证
Origene-Monarch (49 工具): 疾病-基因关联

⚗️ 化学与分子 (3 个服务)

Origene-ChEMBL (47 工具): 生物活性数据库
Origene-PubChem (306 工具): 化学信息数据库
Origene-KEGG (10 工具): 代谢通路数据库

⚗️ 化学计算 (2 个服务)

SciToolAgent-Chem (505 工具): 化学反应预测、逆合成规划
化学与反应计算 (276 工具): 化学计算工具

🧪 湿实验操作 (1 个服务)

Thoth (1,300+ 工具): 实验流程自动生成

🔍 综合工具 (3 个服务)

SciToolAgent-Bio (40 工具): 生物信息学工具集
SciGraph-Bio (56 工具): 生命科学知识图谱
Origene-Search (6 工具): 文献检索

🌐 通用工具 (3 个服务)

SciGraph (4,800 工具): 跨学科知识图谱
ToolUniverse (236 工具): 工具集成平台
数据处理与统计分析 (320 工具): 数据处理与统计

API 端点

POST /api/session - 创建会话
GET /api/session/:id - 获取会话状态
POST /api/chat - 发送消息
POST /api/upload - 上传文件
GET/POST /api/requirement/:sessionId - 需求文档管理
GET /api/requirement/:sessionId/toolchain - 获取工具链
GET /api/files - 列出已上传文件
GET /api/jobs - 列出所有任务
GET /api/jobs/:jobId - 获取任务详情
POST /api/jobs/create - 创建新任务（支持自定义名称）
PATCH /api/jobs/:jobId - 更新任务名称/状态
GET /api/jobs/:jobId/files - 获取任务文件列表
POST /api/session/resume - 恢复任务
GET /api/files/tree - 获取目录树结构
GET /api/files/content - 读取文件内容
POST /api/files/mkdir - 创建文件夹
POST /api/files/create - 创建文件
DELETE /api/files - 删除文件或文件夹
PATCH /api/files/rename - 重命名文件或文件夹
POST /api/files/upload - 上传文件到指定目录
快照 API：
- GET /api/jobs/:jobId/snapshots - 列出快照
- POST /api/jobs/:jobId/snapshots - 手动创建快照
- GET /api/jobs/:jobId/snapshots/:snapId - 获取快照详情
- POST /api/jobs/:jobId/snapshots/:snapId/revert - 回退到快照
- PUT /api/jobs/:jobId/messages/:index - 编辑历史消息
GET /health - 健康检查
WS /ws - WebSocket 会话同步

前端功能

三栏布局：左侧 Job Explorer + 中间聊天区 + 右侧面板
Job Explorer：VSCode 风格文件浏览器
- 树形结构展示，支持展开/折叠
- 右键上下文菜单（打开、重命名、删除、下载）
- 新建文件夹、上传文件
- 文件预览（CSV、JSON、TXT、MD 等）
工具池：Analysis Agent 专属面板
- 25 个 SCP Hub 服务展示
- 分类过滤（药物研发、蛋白质工程、基因组学等）
- 搜索功能
- 批量选择/取消激活
- 详细使用说明和示例
数据预览表格：显示前 20 行，支持横向滚动，列类型标注
需求文档编辑器：Markdown 编辑 + 实时保存
工具链预览：自动生成推荐工具链
快照功能：
- 编辑历史消息：用户消息悬停显示编辑按钮
- 两种编辑模式：仅修改记录 / 回退并重新执行
- 自动快照：关键操作前后自动创建快照
- 快照列表：文件树中显示快照节点
- 快照查看：点击快照查看详情（需求文档、分析脚本）
- 版本回退：可回退到任意快照版本

项目结构

VerumOS/
├── data/                     # 运行时数据目录
│   └── job_YYYYMMDD_HHMM_xxx/  # 任务 workspace（直接在 data/ 下）
│       ├── job.json          # 任务元数据 + 轨迹 + 状态（一个文件搞定）
│       ├── snapshots/        # 快照目录
│       ├── inputs/           # 输入文件
│       └── outputs/          # 输出文件
├── skills/
│   ├── csv-skill/
│   │   └── SKILL.md         # CSV Skill 描述文件
│   └── bioinfo-skill/
│       └── SKILL.md         # Bioinfo Skill 描述文件
├── src/
│   ├── core/                # 核心层（新架构）
│   │   ├── types.ts         # 核心类型：AgentDef, MemoryPolicy, AgentEvent 等
│   │   ├── index.ts         # Core 服务容器入口
│   │   ├── router.ts        # 两级路由（规则 + LLM 语义）
│   │   ├── event-bus.ts     # 事件发布/订阅
│   │   ├── registry/
│   │   │   └── tool-registry.ts  # 工具注册表
│   │   └── memory/
│   │       ├── index.ts           # MemoryManager 入口
│   │       ├── working-memory.ts  # 消息历史 + token 截断
│   │       ├── job-memory.ts      # job 上下文注入
│   │       └── long-term-memory.ts # 长期记忆（Phase 2）
│   ├── agents/              # Agent 实现（声明式配置）
│   │   ├── data-agent.ts    # Data Agent 配置 + 处理器
│   │   ├── analysis-agent.ts # Analysis Agent 配置
│   │   ├── requirement-doc.ts # 需求文档管理
│   │   └── types.ts         # 类型定义
│   ├── runtime/             # 核心 Runtime（纯执行引擎）
│   │   ├── agent-loop.ts    # 核心循环：async generator
│   │   ├── agent-runtime.ts # 执行引擎
│   │   ├── intent-classifier.ts # 意图分类器
│   │   └── llm-client.ts    # LLM 调用抽象
│   ├── registry/            # 注册表
│   │   ├── agent-registry.ts # Agent 注册表
│   │   └── skill-registry.ts # Skill 注册表
│   ├── job/                 # 任务管理
│   │   ├── types.ts         # Job 类型定义
│   │   ├── manager.ts       # Job 管理器
│   │   └── snapshot-manager.ts # 快照管理器
│   ├── execution/           # 本地 Python 执行器
│   ├── routes/              # API 路由
│   ├── skills/              # Skill 运行时
│   ├── ws/                  # WebSocket 服务
│   ├── app.ts               # Hono app
│   ├── config.ts            # 环境配置
│   └── server.ts            # 服务入口
├── web/
│   └── index.html           # 前端 Demo
├── prompt.md                # 开发方案文档
├── tool.md                  # SCP Hub 工具清单
├── debug.md                 # 架构设计文档
├── .env.example
├── package.json
└── tsconfig.json

环境变量

复制 .env.example 为 .env：

cp .env.example .env

配置项：

变量	说明	必填
`LLM_API_KEY`	中转站 API Key	✅
`LLM_BASE_URL`	中转站 API 地址	✅
`PYTHON_PATH`	Python 解释器路径	✅
`LLM_MODEL`	模型名称（默认 `glm-5`）	❌
`PORT`	服务端口（默认 `3000`）	❌
`DATA_DIR`	运行时数据目录（默认 `./data`）	❌

运行方式

pnpm install
pnpm dev

启动后：

健康检查：GET http://localhost:3000/health
前端页面：GET http://localhost:3000/
WebSocket：ws://localhost:3000/ws?sessionId=<sessionId>

验收流程

1. 上传数据

前端点击"上传文件"，或直接请求：

curl -X POST http://localhost:3000/api/upload \
  -F sessionId=<session_id> \
  -F file=@data/count_matrix.csv

系统会：

将文件保存到 data/
调用 Data Agent
由 Data Agent 调用 csv-skill.read_file
返回 shape / columns / preview 概览

2. 需求讨论

用户输入："我想做细胞类型鉴定"

系统会：

识别为 requirement 意图
加载初始需求文档（如 data/需求文档_单细胞分析.md）
与用户讨论需求细节
自动生成工具链

3. 执行分析

用户确认方案后，系统会：

更新需求文档状态为 confirmed
根据工具链依次调用 Skill
返回执行结果

4. 使用 SCP 工具

切换到 Analysis Agent，查看工具池：

点击顶部导航的"分析"标签
右侧面板显示"工具池"标签
浏览 25 个 SCP Hub 服务
点击"📋 查看详情"查看使用说明
勾选需要的工具并保存

如何使用 SCP 工具

配置 API 密钥：在 .env 文件中设置 SCP_API_KEY

SCP_API_KEY=sk-35a787a0-98f2-4e39-94ae-416a43c38dc2
SCP_BASE_URL=https://scphub.intern-ai.org.cn

启动服务：pnpm dev
切换到 Analysis Agent：点击顶部导航的"分析"标签
查看工具池：右侧面板显示"工具池"标签
浏览和选择工具：
- 使用分类过滤器筛选
- 使用搜索框查找特定工具
- 点击"📋 查看详情"查看使用说明
- 勾选需要的工具
激活工具：点击"保存选择"按钮激活工具

使用工具：

方式一：在聊天中直接描述需求，系统会自动调用相应的 SCP 工具

方式二：通过 API 直接调用

curl -X POST http://localhost:3000/api/scp/invoke \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tool_id": "DrugSDA-Tool",
    "action": "format_convert",
    "parameters": {
      "input": "CCO",
      "output_format": "sdf"
    }
  }'

测试连接：
```
curl http://localhost:3000/api/scp/test
```

Data Agent 能力

当前支持：

upload：上传或按路径读取 csv/tsv/xlsx/xls
explore：返回 shape、columns、missing、quality、preview
question：回答行数、列数、列名等基础问题
transform：数据转换（filter / normalize / log2）
merge：支持两份表格按公共列合并
requirement：需求讨论，LLM 驱动的任务分解和代码生成
execute：执行已确认的分析方案

LLM 驱动的数据处理

系统使用 LLM 来：

理解需求文档：解析数据源、处理目标、输出要求
预分析数据结构：读取列名、形状、样本数据
生成处理代码：根据需求和数据结构生成完整的 Python 代码
执行并验证：运行代码并检查输出文件

Analysis Agent 能力

当前支持：

统计分析：描述性统计、假设检验、相关性分析
可视化：折线图、柱状图、散点图、热力图、火山图等
SCP Hub 工具集成：调用 25 个服务的 2302 个工具

Skill 系统

csv-skill

操作	说明
`read_file`	读取 CSV/TSV/Excel 文件，支持编码自动检测（UTF-8、GBK、GB2312、Latin1）
`explore_data`	数据探索（统计、缺失值、质量）
`transform_data`	数据转换（filter、normalize、log2）
`merge_data`	按键合并多个数据集
`transpose`	矩阵转置

bioinfo-skill

操作	说明
`read_expression_matrix`	读取单细胞表达矩阵，自动检测格式
`quality_control`	QC 过滤（n_genes、pct_mito 阈值）
`normalize_counts`	标准化（CPM、TPM、log1p、Scanpy）
`find_markers`	寻找 marker 基因

Job Workspace 架构

每个任务有独立的工作空间，直接在 data/ 目录下：

data/job_20260322_2201_a1b2c3/
├── job.json          # 元数据 + 轨迹 + 状态 + 快照索引
├── snapshots/        # 快照目录
│   ├── snap_001.json # 快照内容（状态 + 代码文件）
│   └── snap_002.json
├── inputs/           # 输入文件
│   ├── count_matrix.csv
│   └── cell_metadata.csv
└── outputs/          # 输出文件
    ├── normalized_matrix.csv
    └── qc_report.json

job.json 结构

{
  "id": "job_20260322_2201_a1b2c3",
  "sessionId": "sess_xxx",
  "status": "running",
  "summary": "单细胞数据分析 - 细胞类型鉴定",
  "createdAt": "2026-03-22T14:01:00Z",
  "updatedAt": "2026-03-22T14:30:00Z",
  "intent": { "type": "requirement", "confidence": 0.95 },
  "traces": [
    { "step": 1, "timestamp": "...", "type": "tool_call", "data": { "tool": "read_file" } },
    { "step": 2, "timestamp": "...", "type": "tool_result", "data": { "shape": {"rows": 1000} } }
  ],
  "state": {
    "activeDatasetId": "ds_001",
    "datasets": [{ "id": "ds_001", "name": "count_matrix.csv" }],
    "messages": [{ "role": "user", "content": "分析这份数据" }]
  }
}

简化点：

去掉 jobs/ 前缀，job 目录直接在 data/ 下
合并 trace.jsonl → job.json 里的 traces 数组
去掉 checkpoints/，中间状态记在 job.json.state 里
去掉 uploads/、sessions/ 中间目录

任务恢复

# 列出所有任务
GET /api/jobs

# 恢复任务
POST /api/session/resume
{"jobId": "job_20260322_2201_a1b2c3"}

快照功能

快照边界：只存储状态和代码，不存储数据文件

进快照	不进快照
`requirement.md`	`inputs/*.csv`
`analysis.py`	`outputs/*.csv`
`state.messages`
`state.datasets`（元信息）

快照触发时机：

自动触发：需求文档保存、执行分析前后、上传文件后
手动触发：用户点击"创建快照"

编辑历史消息：

仅修改记录：保留当前状态，只修改历史
回退并重新执行：恢复到该消息时的状态，裁剪后续消息

Agent Runtime 架构

agentLoop - 核心执行引擎

agentLoop 是一个 async generator，产出事件流：

for await (const event of agentLoop(messages, context, config)) {
  console.log(event.type);
  // agent_start, turn_start, message_update, tool_execution_start, ...
}

声明式 Agent 配置

Agent 不继承 runtime，只声明能力：

const dataAgentConfig = {
  id: 'data-agent',
  name: 'Data Agent',
  systemPrompt: '你是一个数据分析助手...',
  tools: [readFileTool, exploreDataTool, transformDataTool],
  convertToLlm: (messages) => messages.filter(m => ['user', 'assistant', 'tool'].includes(m.role)),
};

事件类型

事件	说明
`agent_start`	Agent 开始执行
`agent_end`	Agent 执行结束
`turn_start`	单轮对话开始
`turn_end`	单轮对话结束
`message_start`	LLM 消息开始
`message_update`	LLM 消息更新（流式）
`message_end`	LLM 消息结束
`tool_execution_start`	工具执行开始
`tool_execution_end`	工具执行结束
`tool_result`	工具执行结果
`error`	错误事件

依赖说明

本地 Python 环境需要：

Python 3.x
pandas
numpy
openpyxl（Excel 支持）
scanpy（可选，用于更高级的单细胞分析）

当前限制

WebSocket 当前用于会话状态同步，不做 token 级流式输出
仅完整实现了 Data Agent + csv-skill + bioinfo-skill
Model Agent 仍未进入本阶段实现
SCP 工具当前仅展示和选择，实际调用功能待实现

架构演进

已完成的重构（Phase 1-7）

1. 核心类型定义（Core Types）

新增 src/core/types.ts，定义核心类型：AgentDef、MemoryPolicy、AgentContext、AgentEvent、RouteRule、ToolDef 等
AgentDef 是 Core 层和 Application 层之间的唯一合同
定义 interfaces for Router, Memory, EventBus, SkillRegistry, ToolRegistry, JobManager

2. SkillRegistry 增强

新增 resolve 方法：将 skill id 列表解析为 tools + SKILL.md 文档
支持 Skill 到 SkillDef 的自动转换
SKILL.md 内容可追加到 system prompt

3. ToolRegistry 实现

新增 src/core/registry/tool-registry.ts
管理所有 Tool 的注册和执行
支持 OpenAI function calling 格式输出

4. Memory 层抽象

新增 src/core/memory/ 目录
WorkingMemory: 消息历史 + token 截断（优先保留 system 和最新用户消息）
JobMemory: job 结构化状态注入（数据集元信息、需求文档、执行轨迹）
LongTermMemory: 接口预留，Phase 2 实现向量检索
MemoryManager: 组合三层 Memory，提供统一接口

5. Router 实现

新增 src/core/router.ts
两级路由：规则路由（优先）→ LLM 语义路由（fallback）
AgentRegistry 增强：支持 AgentDef 注册和路由规则汇总

6. EventBus 实现

新增 src/core/event-bus.ts
发布/订阅模式，解耦事件源和处理者
支持同步和异步处理器
快照自动触发：订阅 requirement.saved、analysis.before_execute 等事件

7. 应用层 Agent 纯化

DataAgentDef 改为纯配置对象，符合 debug.md 架构设计
声明 systemPrompt、skills、routes、memoryPolicy、hooks
通过 hooks 表达个性化行为（convertToLlm、beforeTurn）
保留向后兼容的 DataAgentProcessor

8. Core 服务容器

新增 src/core/index.ts，提供 createCoreServices() 入口
initializeCoreServices() 注册内置 Skills 和事件订阅
快照自动触发：通过 EventBus 订阅实现

9. AgentLoop 集成与 EventBus 订阅者

重构 agentLoop 接受 CoreServices 注入
使用 MemoryManager 组装上下文、SkillRegistry 解析工具
新增 src/core/subscribers/ 目录：
- TraceRecorder：订阅 tool 事件，自动记录执行轨迹
- WsPublisher：订阅所有事件，推送到 WebSocket 客户端
渐进式引入 EventBus：
- routes 层保留直接调用 + 发布事件（双写）
- 验证稳定后移除直接调用
在 app.ts 初始化时调用 initializeCoreServices()

10. Analysis Agent 与工具池

实现 Analysis Agent，支持统计分析和可视化
集成 SCP Hub 的 25 个服务，共 2302 个工具
前端工具池界面：分类过滤、搜索、批量选择、详情查看
每个工具包含详细使用说明和示例

待完成（后续 Phase）

LongTermMemory：实现向量检索（Phase 2）
SCP 工具实际调用：实现工具调用器，连接 SCP Hub API

架构设计原则

┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Application Layer                        │
│                                                               │
│   DataAgentDef     ModelAgentDef     AnalysisAgentDef  ...   │
│                                                               │
│            每个 agent 只是一个 AgentDef 配置对象              │
└───────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                            │ AgentDef（唯一跨层接口）
┌───────────────────────────▼──────────────────────────────────┐
│                         Core Layer                            │
│                                                               │
│  ┌──────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │                      Router                           │    │
│  │      规则路由（优先）→ LLM 语义路由（fallback）        │    │
│  └─────────────────────────┬────────────────────────────┘    │
│                            │                                  │
│  ┌─────────────────────────▼────────────────────────────┐    │
│  │                    AgentLoop                          │    │
│  │             核心执行引擎（async generator）            │    │
│  └──┬──────────┬─────────────┬──────────┬───────────────┘    │
│     │          │             │          │                     │
│  Memory  ToolRegistry  SkillRegistry  JobManager              │
│                                                               │
│  LLMClient                EventBus                           │
└──────────────────────────────────────────────────────────────┘

Application 层：只输出 AgentDef 配置对象，无 class，无运行时状态
Core 层：只消费 AgentDef，不 import Application 层模块
EventBus：观测旁路，不是控制流；状态变更走直接调用，EventBus 影子发布

重要

目前web应用端口是:http://localhost:3000/ 调试端口是: http://localhost:7681/

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 58 Commits
data		data
docs		docs
plan		plan
skills		skills
src		src
web		web
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
LIFE_SCIENCE_TOOLS.md		LIFE_SCIENCE_TOOLS.md
README.md		README.md
TODO.md		TODO.md
TODO_coder-02.md		TODO_coder-02.md
debug.md		debug.md
debug_coder-02.md		debug_coder-02.md
debug_debug-01.md		debug_debug-01.md
debug_debug-02.md		debug_debug-02.md
debug_debug-03.md		debug_debug-03.md
design.md		design.md
design_new.md		design_new.md
package.json		package.json
pnpm-lock.yaml		pnpm-lock.yaml
prompt.md		prompt.md
test-scp.ts		test-scp.ts
test-tools.sh		test-tools.sh
tool.md		tool.md
tsconfig.json		tsconfig.json
vibe_coding_tutorial.md		vibe_coding_tutorial.md
数据需求最简模板.md		数据需求最简模板.md

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VerumOS · 明鉴

当前实现

核心功能

架构亮点

SCP Hub 工具集成

🧬 药物研发 (3 个服务)

🧪 蛋白质工程 (4 个服务)

🧫 基因组学 (4 个服务)

🔬 疾病与靶点 (2 个服务)

⚗️ 化学与分子 (3 个服务)

⚗️ 化学计算 (2 个服务)

🧪 湿实验操作 (1 个服务)

🔍 综合工具 (3 个服务)

🌐 通用工具 (3 个服务)

API 端点

前端功能

项目结构

环境变量

运行方式

验收流程

1. 上传数据

2. 需求讨论

3. 执行分析

4. 使用 SCP 工具

如何使用 SCP 工具

Data Agent 能力

LLM 驱动的数据处理

Analysis Agent 能力

Skill 系统

csv-skill

bioinfo-skill

Job Workspace 架构

job.json 结构

任务恢复

快照功能

Agent Runtime 架构

agentLoop - 核心执行引擎

声明式 Agent 配置

事件类型

依赖说明

当前限制

架构演进

已完成的重构（Phase 1-7）

1. 核心类型定义（Core Types）

2. SkillRegistry 增强

3. ToolRegistry 实现

4. Memory 层抽象

5. Router 实现

6. EventBus 实现

7. 应用层 Agent 纯化

8. Core 服务容器

9. AgentLoop 集成与 EventBus 订阅者

10. Analysis Agent 与工具池

待完成（后续 Phase）

架构设计原则

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