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Complete Phase 9 Skill System and Phase 10 Enhanced Features


    

  • Skill system: frontmatter parsing, SKILL.md/JSON loading, discovery, registry (SkillRegistry), executor (build_skill_context/build_skills_summary), Agent integration (skill_manager.mbt)
    • 

  • Memory system: MemoryStore CRUD, 5 MemoryCategory types, keyword search with category filter, JSON serialization/deserialization, system prompt injection (Layer 8)
    • 

  • SubAgent infrastructure: SubAgentConfig/SubAgentStatus/SubAgentHandle lifecycle, AgentPool with max_running concurrency control, collect_completed cleanup
    • 

  • TodoManager: task CRUD, 5 TodoStatus states, dependency blocking (blocked_by/is_blocked/list_actionable), JSON persistence, system prompt injection (Layer 9)
    • 

  • 3 Agent-context tools: invoke_skill, memory, todo_manager with AnyTool dispatch routing and Agent interception in tool_executor.mbt
    • 

  • Agent struct expanded: skill_registry, memory_store, todo_manager, agent_pool fields; system prompt now 9 layers
    • 

  • 5 new test files (memory_wbtest, subagent_wbtest, todo_wbtest, skill_wbtest, agent_wbtest updates): ~81 new test cases, total 265 all passing
    • 

  • Documentation: CHANGELOG (Phase 9/10 entries), development-plan (85-90% completion, 15/15 mixin parity), README (updated structure/roadmap)
    •
8天前21次提交
README.md

MBOpenClacky

使用 MoonBit 编程语言完全重写的 AI Agent CLI 工具。

一、项目介绍

MBOpenClacky 是开源项目 openclacky 的 MoonBit 重写版本。

  • 原始项目：clacky-ai/openclacky
  • 原始语言：Ruby (>= 3.1.0)
  • 原始定位：业界最节省 Token 的开源 AI Agent CLI 工具
  • 本项目语言：MoonBit
  • 本项目目标：在保留原项目核心能力（LLM 交互、自主 Agent、工具系统、技能系统、IM 渠道集成、CLI + Web UI）的同时，借助 MoonBit 的语言特性带来更强的类型安全、更小的运行时体积与更易演化的工程结构。

原始 openclacky 的核心模块包括 agent（11 个 mixin）、client（LLM API）、server（Web）、tools（插件系统）、skills（可扩展能力）、ui2（TUI）、utils（工具集）等，本项目将以 MoonBit 的 struct + trait 组合模式逐步对应重写。

二、开源协议

本项目遵循与上游原项目 完全一致 的开源协议：

MIT License

许可声明、Copyright 及条款与 openclacky 保持兼容。详细条款请见仓库根目录的 LICENSE 文件。

注：原项目作者保留所有原始版权，MBOpenClacky 仅是基于其设计与功能的语言级重写实现。

三、重写动机

发起本项目主要出于以下三点考虑：

  1. 丰富 MoonBit 编程语言生态 MoonBit 是一门面向云原生、AI 与跨平台场景的新兴静态强类型语言。当前生态中尚缺少端到端的 AI Agent CLI 实现，本项目希望以一个有真实使用价值的中等规模工程，补齐 MoonBit 在「LLM 客户端 / Agent 编排 / 工具调用 / TUI / Web 服务」方向的实践样本，并在过程中沉淀可复用的库（HTTP、SSE、TOML 配置、TUI、WebSocket 等）。

  2. 个人学习与 AI Agent 原理探索 本项目是一个 个人学习项目，重点关注：

    • 一个通用 AI Agent 是如何组织对话循环、工具调用、迭代控制与成本追踪的；
    • 多 LLM 后端（Claude / OpenAI / DeepSeek 等）的统一抽象方式；
    • Tool / Skill 这类「可扩展能力」机制的设计取舍；
    • 流式响应（SSE）、Web UI 与 TUI 在同一 Agent 内核之上的协作。

  3. 以重写驱动深度理解 阅读源码与亲手重写之间存在巨大的理解差。通过将一个生产可用的 Ruby 项目逐模块迁移到 MoonBit，可以在「类型系统 / 错误处理 / 异步模型 / FFI 边界」上反复对原设计提问，从而真正吃透 Agent 工程的每一个决策点。

期望达成的目标：

  • 产出一个可独立运行的 MoonBit 版 AI Agent CLI；
  • 形成一份可被社区参考的 Ruby → MoonBit 迁移范式；
  • 沉淀若干可独立发布到 mooncakes.io 的基础组件。

四、MoonBit 重写带来的优势

相较原 Ruby 实现，MoonBit 版本预期带来如下收益：

1. 类型安全与正确性

  • 静态强类型 + 代数数据类型：以 enum / struct 取代 Ruby 的 duck typing，消除大量运行期 NoMethodError / nil 访问类的隐患。
  • Checked Error Handling：使用 MoonBit 的 raise / ? 错误传播机制与 Result 风格组合，使错误路径在编译期可追踪，避免 Ruby 中分散的 rescue。
  • **Option[T] 取代 nil**：彻底规避 nil-pointer 类问题。

2. 性能与资源占用

  • AOT 编译到原生代码（native 后端）：相较 Ruby 的解释执行，CLI 启动与运行延迟显著降低，更适合作为本地常驻或一次性命令调用。
  • 更低的内存占用：无 Ruby VM 与 GC 元数据负担，二进制可分发，部署更轻量。
  • 无需 Ruby 运行时：终端用户无需安装 Ruby/Bundler，单一可执行文件即可运行。

3. 工程化与可维护性

  • struct + trait 组合替代 mixin：原项目 agent 模块依赖 11 个 Ruby mixin，调用关系隐式且易冲突。MoonBit 通过显式 trait 实现与组合，使能力边界、依赖与扩展点都在类型层面显形。
  • package + visibility 模型：MoonBit 的包级可见性比 Ruby 的 private / protected 更清晰，模块边界更难被破坏。
  • moon 一体化工具链：moon build / check / test / fmt / doc / ide 开箱即用，依赖与构建可复现，相较 Ruby 的 Gemfile + 多种测试框架更整齐。

4. 异步与并发

  • 借助 moonbitlang/async 提供的统一异步原语（HTTP、WebSocket、Process），可以以更直观的方式编写流式 LLM 响应处理与并发工具调用，避免 Ruby 中混杂的线程 / 纤程 / EventMachine 风格。

5. 生态集成

  • LLM 客户端：可直接复用社区 tonyfettes/openai、grandEarshot/anthropic-sdk-moonbit 等 SDK；
  • 配置：bobzhang/toml；CLI：TheWaWaR/clap；TUI：Frank-III/onebit-tui；Web：bobzhang/crescent；
  • 数据：colmugx/sqlite3 + moonbitlang/x/crypto；
  • 文件 / 文档：bobzhang/zipc、bikallem/compress、ZSeanYves/doc_parser 等（待定） 目前已集成的 11 个内置工具包含：文件读/写/编辑、内容搜索、通配符查找、终端执行、网页抓取/搜索，以及 3 个 Agent 上下文工具（技能调用/记忆管理/任务管理）。 这些组件共同构成了 MoonBit 上一套自洽的 Agent 基础设施。

6. 对原项目可改进点的回应

  • 原项目大量超大单文件（如 http_server.rb 181KB、agent.rb 70KB）阅读与维护成本高，MoonBit 版本将通过 package 切分获得更细的关注点分离；
  • 原 mixin 体系的隐式耦合，将以 trait + 显式装配替代；
  • 运行时错误前置为编译期错误，降低线上故障面。

五、项目结构与使用说明

目录结构

MBOpenClacky/
├── cmd/                # 可执行入口
│   ├── main.mbt
│   └── moon.pkg
├── lib/                # 库代码（按领域划分的子包）
│   ├── agent/          # Agent 核心：会话、状态、对话循环、持久化、管理、Hook、技能、Memory、SubAgent、Todo
│   │   ├── agent.mbt              # Agent struct + Fallback 状态机（20+ 字段）
│   │   ├── react.mbt              # ReAct 主循环
│   │   ├── llm_caller.mbt         # LLM 调用 + API 消息
│   │   ├── tool_executor.mbt      # 工具执行 + 权限 + Agent 上下文拦截
│   │   ├── cost_tracker.mbt       # 成本与缓存统计
│   │   ├── system_prompt.mbt      # 系统提示词构建（9 层）
│   │   ├── compressor.mbt         # 消息压缩
│   │   ├── session_data.mbt       # 会话数据序列化
│   │   ├── session_store.mbt      # JSON 文件存储 CRUD
│   │   ├── session_manager.mbt    # 会话生命周期与上限管理
│   │   ├── time.mbt + time_stub.c # 跨平台毫秒时间戳
│   │   ├── status.mbt             # Agent 状态枚举
│   │   ├── agent_result.mbt       # 运行结果类型
│   │   ├── hook.mbt               # Hook 事件系统
│   │   ├── skill_manager.mbt      # Agent 端技能管理
│   │   ├── memory.mbt             # MemoryStore 记忆存储
│   │   ├── memory_types.mbt       # MemoryCategory + MemoryEntry
│   │   ├── subagent.mbt           # SubAgent 配置/状态/句柄
│   │   ├── agent_pool.mbt         # SubAgent 并发池
│   │   ├── todo.mbt               # TodoManager 任务管理器
│   │   ├── todo_types.mbt         # TodoStatus + TodoItem
│   │   ├── agent_wbtest.mbt       # 白盒测试（52+ 个用例）
│   │   ├── hook_wbtest.mbt        # Hook 测试（11 个用例）
│   │   ├── memory_wbtest.mbt      # Memory 测试（20 个用例）
│   │   ├── subagent_wbtest.mbt    # SubAgent 测试（13 个用例）
│   │   └── todo_wbtest.mbt        # Todo 测试（22 个用例）
│   ├── client/         # LLM API 客户端抽象
│   ├── config/         # 配置加载（TOML / 环境变量 / 路径）
│   ├── errors/         # 统一错误类型层次
│   ├── message/        # Message / Role / ToolCall / ToolResult 等核心类型
│   ├── skill/          # 技能系统（加载/解析/发现/注册/上下文构建）
│   ├── tool/           # 工具系统（文件读写、shell、Agent 工具等 11 个）
│   └── moon.pkg
├── .repos/             # 上游与参考项目的本地镜像（仅供阅读对照）
├── .mooncakes/         # 依赖缓存（由 moon 自动管理）
├── _build/             # 构建产物
├── moon.mod.json       # 模块元信息与依赖声明
└── README.md

主要模块对应原 openclacky 的核心概念：message 提供基础消息与工具调用类型；config 负责配置加载；client 抽象 LLM 后端；tool / skill 提供可扩展能力；agent 在其上实现对话循环；cmd 是最终的 CLI 入口。

环境要求

  • MoonBit 工具链：moon 0.1.20260417 或更高版本
  • 推荐目标：native（已在 moon.mod.json 中声明为 preferred-target）
  • 操作系统：Windows / macOS / Linux 均可

安装 MoonBit 请参考官方说明：https://www.moonbitlang.com/download/

获取依赖

moon update
moon install

类型与语法检查

moon check

构建

# 默认按 preferred-target (native) 构建
moon build

# 显式指定后端
moon build --target native

运行

# 直接运行 cmd 入口
moon run cmd

# 或运行已构建的可执行文件（路径以实际产物为准）
./_build/native/release/build/cmd/cmd.exe

当前 cmd/main.mbt 已实现完整的 CLI 功能：10 个命令行选项（--message/-m、--mode、--model、--agent、--path、--verbose/-v、--version/-V、--continue、--list、--attach）、2 个子命令（billing、server）、非交互式 Agent 运行模式、会话管理（保存/恢复/列表/上限控制）、TUI 交互界面（onebit-tui）、服务器模式（crescent Web 服务器）、完整错误处理以及技能/记忆/任务系统集成。

测试

moon test

开发阶段路线（节选）

项目按 12 阶段自底向上推进：

阶段 内容
Phase 0 项目脚手架 + 核心类型（已完成）
Phase 1 配置系统（TOML / 环境变量 / 路径）
Phase 2 HTTP 客户端 + LLM API（含 SSE 流式）
Phase 3 工具系统（Tool trait + 内置工具）
Phase 4 Agent 核心（对话循环、工具调用、成本追踪）
Phase 5 CLI 界面（基于 clap）
Phase 6 会话持久化（JSON 文件存储 + 管理）
Phase 7 TUI 界面（基于 onebit-tui）
Phase 8 Web 服务器（基于 crescent，含 WebSocket / SSE）
Phase 9 技能系统（加载/解析/发现/注册/上下文构建）
Phase 10 增强功能（Memory / Subagent / TodoManager / AgentPool）
Phase 11 集成测试与性能优化

六、致谢

特别感谢原项目 clacky-ai/openclacky 的作者与贡献者，他们的设计与实现是本重写工作的全部起点。本项目仅以学习与生态贡献为目的，所有原创性归属于上游。

关于

使用MoonBit编程语言重写的 AI Agent CLI 工具， 原项目为OpenClacky

cpythonshell
README.md
22.4 MB
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