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|---|---|---|
| OpenHuman 代码库的深度架构参考 —— 仓库布局、运行时范围、双 socket 同步、RPC 流程。 | code-branch | zh-CN |
OpenHuman 架构
基于 Rust 构建的加密社区 AI 超级助手。
OpenHuman 是一款为加密货币生态系统量身打造的跨平台通信与自动化平台。单一的 React + Rust（Tauri）代码库可以面向多个平台；我们目前为用户文档和发布的仅是桌面端 —— Windows、macOS 和 Linux。Android、iOS 和 Web 尚未在当前文档或发布中支持。技术栈包括一个托管的 Node.js 运行时，用于支持工具能力的技能；持久化的 Rust 原生 WebSocket 基础设施；以及一个 AI 工具协议，让语言模型实时调用任何已连接的服务。
仓库布局（monorepo）
| 路径 | 内容 |
|---|---|
app/ |
Yarn workspace openhuman-app：Vite/React UI（app/src/）、Tauri 壳层（app/src-tauri/）、Vitest 测试 |
仓库根目录 src/ |
Rust openhuman_core 库 + openhuman-core CLI 二进制文件 —— 核心服务器、JSON-RPC、一等 JavaScript 运行时（src/openhuman/javascript/），由托管的 Node.js 实现驱动、频道、内存等 |
Cargo.toml（根目录） |
构建 openhuman-core 二进制文件（cargo build --bin openhuman-core），staging 到 app/src-tauri/binaries/ 以供桌面打包 |
skills/ |
运行时消耗的技能包 |
docs/ |
本书 + 每棵树指南（docs/src/、docs/src-tauri/） |
桌面应用 WebView 从 app/ 加载 UI；繁重的 RPC 和技能在 openhuman-core 进程中运行，可通过 HTTP 从 Tauri 主机访问（core_rpc_relay）。
平台覆盖范围
今天支持的（终端用户）： 桌面端。Windows、macOS、Linux（原生安装包）。
尚未支持： Android、iOS、独立 Web 客户端（仓库中可能以实验性目标存在；不要视为产品就绪）。
OpenHuman（已发布）
|
Desktop
/ | \
Windows macOS Linux
x64 x64 x64
ARM64 ARM64 ARM64
Tauri v2 将 Rust 核心编译为每个平台的原生二进制文件，将 React 前端作为轻量级 WebView 嵌入。桌面构建产出 .dmg、.msi、.AppImage 和 .deb 安装包。额外目标（移动端、Web）在明确文档化支持之前均超出范围。
高层架构
+------------------------------------------------------------------+
| React 前端 |
| Redux Toolkit | Socket.io 客户端 | MCP 传输层 | UI |
+------------------------------------------------------------------+
| Tauri IPC 桥接 |
+------------------------------------------------------------------+
| Rust 核心引擎 |
| |
| +------------------+ +------------------+ +-----------------+ |
| | QuickJS 技能 | | Socket 管理器 | | AI 加密 | |
| | 运行时引擎 | | (持久化 WS) | | & 内存存储 | |
| +------------------+ +------------------+ +-----------------+ |
| |
| +------------------+ +------------------+ +-----------------+ |
| | 技能注册表 | | Cron 调度器 | | 会话 & 认证 | |
| | & 桥接 API | | (5s tick 循环) | | 管理 | |
| +------------------+ +------------------+ +-----------------+ |
| |
| +------------------+ +------------------+ +-----------------+ |
| | Telegram | | SQLite 存储 | | OS 钥匙串 | |
| | 集成 | | (rusqlite) | | 集成 | |
| +------------------+ +------------------+ +-----------------+ |
+------------------------------------------------------------------+
|
+-----------+-----------+
| |
后端服务 外部 API
(Socket.io 服务器) (Telegram 等)
前端通过两种方式与 openhuman Rust 核心通信：用于一小部分壳层命令的 Tauri IPC（窗口、AI 文件辅助函数、core_rpc_relay），以及用于业务逻辑和技能的 HTTP JSON-RPC。核心拥有持久连接（如适用）、内存/功能的加密工作，以及 QuickJS 沙盒化技能执行。
Rust 驱动的性能
OpenHuman 选择 Tauri + Rust 而非 Electron，基于根本的性能和安全原因：
| 指标 | OpenHuman（Tauri + Rust） | 典型 Electron 应用 |
|---|---|---|
| 二进制体积 | 取决于功能（CEF 运行时 + 技能包占主导） | ~150 MB+ |
| 每技能上下文内存 | ~1-2 MB（QuickJS） | ~150 MB+（Chromium 渲染器） |
| 冷启动 | 亚 500ms | 2-5 秒 |
| 垃圾回收暂停 | 无（Rust 所有权模型） | V8 GC 暂停 |
| 内存安全 | 编译期保证 | 运行时异常 |
| TLS 实现 | rustls（无 OpenSSL 依赖） | Chromium 的 BoringSSL |
这对加密平台为何重要：交易员和分析师在运行 OpenHuman 的同时，还会运行资源密集型工具、图表软件、多个浏览器标签、交易终端。原生二进制文件加上亚 500ms 启动意味着应用感觉像原生应用，不会碍事。零 GC 暂停意味着实时价格推送和警报永远不会因内存管理而延迟。
Tokio 异步运行时驱动所有 I/O。WebSocket 连接、HTTP 请求、文件操作和技能间通信，都是线程池上的非阻塞任务。数千个并发操作（技能执行、cron job、socket 事件）共享一小套固定的 OS 线程。
实时 Socket 基础设施
OpenHuman 实现了双 socket 架构：桌面端使用 Rust 原生 WebSocket 客户端，Web 端使用 JavaScript Socket.io 客户端。Rust 实现能在应用后台存活，独立于 WebView 运行，并通过 rustls 处理 TLS。
桌面模式： Web 模式：
+-------------+ +-------------+
| React UI | | React UI |
+------+------+ +------+------+
| Tauri IPC | Direct
+------+------+ +------+------+
| Rust Socket | | JS Socket |
| Manager | | .io Client |
+------+------+ +------+------+
| tokio-tungstenite | Socket.io
| + rustls TLS | (websocket/polling)
+------+------+ +------+------+
| Backend | | Backend |
+-------------+ +-------------+
Rust Socket 管理器通过原始 WebSocket 实现 Engine.IO v4 + Socket.IO v4 帧：
- 握手：WebSocket 连接、Engine.IO OPEN（提取
sid、pingInterval、pingTimeout）、带 JWT 认证的 Socket.IO CONNECT、CONNECT ACK - 保活：响应 Engine.IO PING 以 PONG；超时阈值 =
pingInterval + pingTimeout + 5s（默认：50 秒） - 重连：指数退避，从 1 秒到最大 30 秒。成功连接丢失后重置为 1s；如果连接从未建立则持续增长
- CORS 绕过：Rust
reqwestHTTP 客户端直接发起外部 API 调用，不受浏览器 CORS 限制
socket 连接在所有技能间共享。当事件到达时，socket 管理器通过异步消息通道将它们路由到相应的技能。这完全消除了每个技能的连接开销。
tool:sync 协议：每次 socket 连接和技能生命周期变化时，客户端都会发出一个 tool:sync 事件，包含可用工具的完整列表及其连接状态。这使后端 AI 系统能实时感知所有能力。
技能运行时引擎
OpenHuman 的决定性能力是其运行在 Rust 进程内部的沙盒化 JavaScript 执行引擎。技能是轻量级自动化脚本，通过自定义工具、集成和定时任务扩展平台。
+---------------------------------------------------------------+
| RuntimeEngine |
| |
| +-------------------+ +-------------------+ |
| | SkillRegistry | | CronScheduler | |
| | (HashMap + MPSC) | | (5s tick loop) | |
| +--------+----------+ +--------+----------+ |
| | | |
| +--------v----------+ +--------v----------+ +----------+ |
| | JavaScript Layer | | runtime_node | | Bridge | |
| | skill metadata | | managed Node.js | | APIs | |
| | + prompt context | | system/bundled | +----+-----+ |
| | + tool discovery | | tool execution | | |
| +-------------------+ +-------------------+ | |
| | |
| +---------------------------------------------------v-----+ |
| | net | db | store | cron | log | tauri | | |
| | HTTP SQLite KV Schedule Log Platform| | |
| +------------------------------------------------------+ | |
+---------------------------------------------------------------+
Node.js 运行时：核心尽可能解析兼容的系统 node，否则将托管发行版安装到 OpenHuman 缓存中。技能主要暴露工具元数据，并使用运行时桥接来列出和执行工具，而非在核心内运行隔离的 QuickJS VM。
| 参数 | 值 |
|---|---|
| 公共语言槽位 | javascript |
| 当前 JS 后端 | runtime_node |
| 托管 Node 版本 | 默认 v22.11.0 |
| 运行时来源 | 系统 node 或托管安装 |
| 完整性验证 | 针对 SHASUMS256.txt 的 SHA-256 |
工具桥架构：SKILL.md 包提供元数据、指令和可选的捆绑 JS 辅助函数。Rust 核心拥有权威的工具注册表，JavaScript 运行时桥接列出工具并将具名工具调用分派到核心或 Node-backed 辅助函数中。
桥接 API 向运行时桥接和 Node-backed 辅助函数暴露平台能力：
| 桥接 | 能力 |
|---|---|
| net | 通过 reqwest 的 HTTP fetch（默认 30s 超时，所有方法） |
| db | 通过 rusqlite 的每个技能 SQLite 数据库 |
| store | 键值持久化 |
| cron | 定时注册（6 字段 cron 表达式） |
| log | 通过 Rust log crate 的结构化日志 |
| tauri | 平台检测、通知、白名单环境变量 |
技能发现 使用 SKILL.md 加上可选的捆绑资源：
| 字段 | 用途 |
|---|---|
name |
人类可读的显示名称 |
description |
触发/选择摘要 |
metadata.id |
存在时的稳定技能 slug |
allowed-tools |
工具允许列表指引 |
| 捆绑资源 | 脚本、参考、资源 |
技能从 GitHub 仓库同步并在运行时发现。执行不再建模为每个技能一个嵌入式 QuickJS VM；JavaScript 行为通过共享运行时桥接流动。
Cron 调度器：一个 5 秒 tick 循环对照 UTC 时间检查所有已注册的调度，使用 cron crate 进行表达式解析。当调度触发时，调度器向技能的通道发送 CronTrigger 消息，调用技能的 onCronTrigger() 处理程序。
AI & 工具协议（MCP）
OpenHuman 实现了模型上下文协议，一个基于 Socket.io 的 JSON-RPC 2.0 层，让 AI 模型发现并由技能暴露的工具。
用户提示
|
v
AI 模型（后端）
|
| 1. mcp:listTools --> 前端/Rust 聚合所有技能工具
| <-- 工具目录
|
| 2. 决定调用哪个工具
|
| 3. mcp:toolCall { skillId__toolName, arguments }
| |
| v
| Socket 管理器路由到技能注册表
| |
| v
| QuickJS 技能实例执行工具
| |
| v
| 桥接 API 调用（HTTP、DB 等）
| |
| <-- mcp:toolCallResponse { result }
|
v
AI 对用户的响应
传输：每次请求 30 秒超时，mcp: 事件前缀，请求 ID 在待处理响应映射中跟踪。工具名称以 skillId__toolName 命名空间化，以实现明确路由。
工具同步：tool:sync 事件在每次 socket 连接和技能状态变化时广播完整的工具清单、技能 ID、名称、连接状态和工具列表。后端 AI 系统始终拥有可用能力的最新视图。
AI 记忆系统：
| 功能 | 实现 |
|---|---|
| 静态加密 | 带 Argon2id 密钥派生的 AES-256-GCM |
| 分块 | 每块 512 token，64 token 重叠 |
| 搜索 | 混合：70% 向量相似度 + 30% FTS5 全文 |
| 嵌入 | OpenAI text-embedding-3-small |
| 知识图谱 | 通过 REST API 的 Neo4j，用于实体关系 |
| 会话 | 带压缩和工具压缩的 JSONL 转录 |
记忆加密密钥通过 Argon2id 从用户凭证派生，确保记忆文件在未经认证的情况下不可读。混合搜索结合语义理解（向量相似度）和关键词精确度（SQLite FTS5）以实现可靠的召回。
安全架构
+-------------------------------------------------------------------+
| 安全层 |
| |
| +------------------+ +------------------+ +------------------+ |
| | OS 钥匙串 | | AES-256-GCM | | 沙盒化 | |
| | (macOS/Win/Lin) | | 内存加密 | | QuickJS 每 | |
| | 用于凭证 | | + Argon2id KDF | | 技能 (64 MB) | |
| +------------------+ +------------------+ +------------------+ |
| |
| +------------------+ +------------------+ +------------------+ |
| | 一次性 | | rustls TLS | | 无 localStorage | |
| | 登录 token | | 用于所有网络 | | 存储敏感数据 | |
| | (5-min TTL) | | 连接 | | | |
| +------------------+ +------------------+ +------------------+ |
+-------------------------------------------------------------------+
- 凭证存储：通过
keyringcrate 的 OS 钥匙串集成（macOS Keychain、Windows Credential Manager、Linux Secret Service），仅限桌面端 - 内存加密：带 Argon2id 密钥派生的 AES-256-GCM。所有 AI 内存静态加密
- 技能沙盒化：每个 QuickJS 实例都有强制内存限制（默认 64 MB）和栈限制（512 KB）。禁止跨技能内存访问
- 认证交接：Web 到桌面认证使用 5 分钟 TTL 的一次性登录 token，通过 Rust HTTP 客户端交换（绕过 CORS）
- 网络 TLS：所有 WebSocket 和 HTTP 连接使用 rustls，不依赖平台 OpenSSL
- 状态管理：敏感数据保存在 Redux（内存）和 OS 钥匙串（持久化）中。凭证或 token 不使用 localStorage
- 提示注入防护：用户提示在模型/工具执行前经过规范化/评分，并在服务器端强制执行（
allow | review | block）。详见docs/PROMPT_INJECTION_GUARD.md
端到端数据流
从用户操作到外部服务再返回的完整流程：
用户在聊天 UI 中输入命令
|
v
React 前端分派到 AI 提供商
|
v
AI 模型接收提示 + 工具目录（通过 tool:sync）
|
v
AI 决定调用技能工具（例如，发送 Telegram 消息）
|
v
通过 Socket.io 发送 mcp:toolCall 事件
|
v
Socket 管理器（Rust）接收事件，解析 skillId__toolName
|
v
技能注册表通过 MPSC 通道将消息路由到正确的 QuickJS 实例
|
v
QuickJS 技能执行工具处理程序
|
v
桥接 API：net.rs 通过 reqwest 发起 HTTP 请求（无 CORS，rustls TLS）
|
v
外部服务响应（例如，Telegram API）
|
v
结果回流：桥接 -> QuickJS -> 注册表 -> Socket -> MCP -> AI -> UI
|
v
用户在聊天界面中看到结果
每一层都是异步且非阻塞的。Rust 核心在固定的 Tokio 线程池上处理数千个并发的技能执行、cron 触发和 socket 事件。
技术栈
| 层 | 技术 | 原因 |
|---|---|---|
| 前端 | React 19, TypeScript 5.8 | 现代组件模型，类型安全 |
| 状态 | Redux Toolkit + Persist | 可预测状态，支持离线持久化 |
| 构建 | Vite 7 | 亚秒级 HMR，优化的生产构建 |
| 样式 | Tailwind CSS | 工具优先，一致的设计系统 |
| 框架 | Tauri v2 | 原生跨平台，开销最小 |
| 语言 | Rust (2021 edition) | 内存安全，零成本抽象 |
| 异步 | Tokio | 高性能异步 I/O 运行时 |
| JS 运行时 | Node.js | 用于工具辅助函数和技能相关 JS 的托管 V8 运行时 |
| 数据库 | SQLite (rusqlite) | 嵌入式，零配置，每技能隔离 |
| WebSocket | tokio-tungstenite + rustls | 持久连接，原生 TLS |
| HTTP | reqwest | 异步 HTTP，支持 rustls + native-tLS 双栈 |
| 加密 | aes-gcm + argon2 | AES-256-GCM 加密，Argon2id 密钥派生 |
| 调度 | cron crate + 自定义调度器 | 标准 cron 表达式，5 秒精度 |
| Telegram | 已移除 | Telegram 集成已移除 |
| 实时 | Socket.io（客户端） | 双向基于事件的通信 |
| AI | MCP（JSON-RPC 2.0） | LLM 集成的标准化工具协议 |
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