HKUDS开源项目（四）：OpenSpace、AgentSpace

HKUDS系列文章：

• HKUDS（港大实验室）介绍（一）：LightRAG、AutoAgent、AI-Researcher、MiniRAG、Auto-Deep-Research
• HKUDS开源项目（二）：DeepTutor、Paper2Slides、ViMax、FastCode
• HKUDS开源NanoBot
• HKUDS开源RAGAnything
• CLI复兴：CLI-Anything
• HKUDS开源项目（三）：Vibe-Trading、AI-Trader
• HKUDS开源项目（四）：OpenSpace、AgentSpace

OpenSpace

官网，GitHub，7.4K Star，892 Fork。

一个AI Agent自进化引擎，其核心使命是让AI Agent从"单次执行"变为"持续学习"。解决当前Agent的三大痛点：Token浪费、重复失败、技能退化。一个Agent学习，所有Agent升级。

三大核心痛点

• Token浪费：每次任务从头推理，无法复用成功模式
• 重复失败：无法分享解决方案，重复犯错
• 技能退化：工具API变化导致技能失效，无自修复机制

三大核心能力

能力	描述	效果
Self-Evolution	技能自动修复、改进、学习	失败→改进，成功→优化
Collective Intelligence	一个Agent学习→所有Agent升级	网络效应
Token Efficiency	复用成功方案，减少推理开销	46%Token节省，4.2×收入提升

原理

系统架构
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.title span{fill:none!important;stroke:none!important;font-size:18px!important;font-weight:bold!important;}#mermaid-svg-puIEMG5uVxTL0Wez .container>*{fill:#f8f9fa!important;stroke:#495057!important;stroke-width:2px!important;rx:8px!important;}#mermaid-svg-puIEMG5uVxTL0Wez .container span{fill:#f8f9fa!important;stroke:#495057!important;stroke-width:2px!important;rx:8px!important;}#mermaid-svg-puIEMG5uVxTL0Wez .node>*{fill:#ffffff!important;stroke:#6c757d!important;stroke-width:1px!important;rx:4px!important;}#mermaid-svg-puIEMG5uVxTL0Wez .node span{fill:#ffffff!important;stroke:#6c757d!important;stroke-width:1px!important;rx:4px!important;}#mermaid-svg-puIEMG5uVxTL0Wez .inner>*{fill:#e9ecef!important;stroke:#adb5bd!important;stroke-width:1px!important;rx:4px!important;}#mermaid-svg-puIEMG5uVxTL0Wez .inner span{fill:#e9ecef!important;stroke:#adb5bd!important;stroke-width:1px!important;rx:4px!important;} 外部系统
Tools
APIs
Data Sources
Model Services
MCP Servers
Grounding Client
Backends: Shell │ GUI │ MCP │ Web │ System
Quality: Tool Tracking │ Self-Evolution │ Anomaly Detection
Security: Policies │ Sandboxing │ E2B
Skill Engine

(Registry

Analyzer

Evolver

Store)
Grounding Agent

(Execution)
Cloud Community

(Registry)
OpenSpace (tool_layer.py)
Configuration
LLM Client
Recording
Execution Count
MCP Server

(4 Tools)
CLI / API

(Interactive Mode)
Dashboard

(React UI)

层级解读

层级	模块	职责
接入层	MCP Server、CLI、Dashboard	提供多渠道访问
编排层	Open Space(tool_layer.py)	统一配置、LLM客户端、执行管理
智能层	Skill Engine、Grounding Agent	技能发现、选择、进化、执行
后端层	Grounding Client	多后端统一接口
外部层	Tools、APIs、MCP Servers	外部能力接入

Skill Engine的技能生命周期管理
#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}@keyframes edge-animation-frame{from{stroke-dashoffset:0;}}@keyframes dash{to{stroke-dashoffset:0;}}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-animation-slow{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 50s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-animation-fast{stroke-dasharray:9,5!important;stroke-dashoffset:900;animation:dash 20s linear infinite;stroke-linecap:round;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-thickness-normal{stroke-width:1px;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-thickness-invisible{stroke-width:0;fill:none;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL p{margin:0;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .cluster-label span p{background-color:transparent;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .label text,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .node rect,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .node circle,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .node ellipse,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .node polygon,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .node 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rect.text{fill:none;stroke-width:0;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .icon-shape,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .image-shape{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);text-align:center;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .icon-shape p,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .image-shape p{background-color:rgba(232,232,232, 0.8);padding:2px;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .icon-shape .label rect,#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .image-shape .label rect{opacity:0.5;background-color:rgba(232,232,232, 0.8);fill:rgba(232,232,232, 0.8);}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .label-icon{display:inline-block;height:1em;overflow:visible;vertical-align:-0.125em;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .node .label-icon path{fill:currentColor;stroke:revert;stroke-width:revert;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .subNode>*{fill:#f8f9fa!important;stroke:#6c757d!important;stroke-width:1px!important;color:#000!important;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .subNode span{fill:#f8f9fa!important;stroke:#6c757d!important;stroke-width:1px!important;color:#000!important;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .subNode tspan{fill:#000!important;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .storeNode>*{fill:#e3f2fd!important;stroke:#1976d2!important;stroke-width:2px!important;color:#000!important;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .storeNode span{fill:#e3f2fd!important;stroke:#1976d2!important;stroke-width:2px!important;color:#000!important;}#mermaid-svg-hPCtFRAafIwXtBXL .storeNode tspan{fill:#000!important;} DISCOVER

ScanDirs

ParseFM

GenID
MATCH

BM25+Emb

LLM Filter

Ranker
APPLY

Inject

Execute

Record
MONITOR

Track

Metrics

Quality
ANALYZE

PostExec

ToolDeg

MetricMon
EVOLVE

FIX

DERIVED

CAPTURED
STORE

SQLite

Version

Lineage

三种进化模式

模式	描述	触发条件	输出
FIX	修复破损技能	工具成功率下降、错误率上升	同技能新版本
DERIVED	创建增强版本	高应用率、中等有效率	新技能目录
CAPTURED	捕获新模式	成功执行无匹配技能	全新技能

三种触发源

• Post-Execution Analysis，每次任务执行后→ExecutionAnalyzer分析→生成EvolutionSuggestion
• Tool Degradation，ToolQualityManager检测工具成功率下降→批量进化依赖技能
• Metric Monitor，定期扫描技能健康指标（应用率、完成率、回退率）→进化低效技能

技能选择流程（Hybrid Ranking）
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.nodeStyle span{fill:#ffffff!important;stroke:#6c757d!important;stroke-width:1px!important;rx:4px!important;} 用户任务
BM25 Prefilter

(Threshold)

关键词匹配，筛选候选集
Embedding Similarity

← 语义相似度排序
LLM Filter

(Selection)

最终选择（理解任务需求）
Context Injection

构建注入内容
Agent系统提示词

Grounding Agent执行流程
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Loop until complete
LLM Call
Parse Response
Execute Tools
Observe Result
Max Iterations: 20

Visual Analysis: 截图分析

Tool Retrieval: 动态工具搜索
Instruction + Skill Context
System Prompt Construction

← 角色 + 技能 + 工具描述
Post-Execution Processing

← Recording保存 + Analyzer分析

设计模式

• Strategy Pattern（技能选择策略）

class SkillRanker:
	def rank(candidates, query, method="hybrid"):
		if method == "bm25":
			return bm25_rank(candidates, query)
		elif method == "embedding":
			return embedding_rank(candidates, query)
		elif method == "hybrid":
			# BM25预筛选 + Embedding排序 + LLM最终选择
			prefiltered = bm25_prefilter(candidates, query)
			scored = embedding_score(prefiltered, query)
			return llm_filter(scored[:10], query)

• Observer Pattern（质量监控）

class ToolQualityManager:
	def observe(tool_call, result):
		# 记录成功率、延迟、错误模式
		self._track(tool_call.tool_name, result.success)
		# 检测退化 → 触发进化
		if self._detect_degradation(tool_call.tool_name):
			self._trigger_evolution(tool_call.tool_name)

• Pipeline Pattern（进化流程）

class SkillEvolver:
	async def evolve(context):
		# 1. LLM生成进化方案（Agent Loop探索代码库）
		suggestion = await self._agent_loop(context)
		# 2. 应用Patch（Diff-based）
		result = await self._apply_patch(suggestion)
		# 3. 验证（安全检查）
		if not self._validate(result):
			result = await self._retry(suggestion)
		# 4. 存储版本
		self._store(result)

算法

关键算法详解

• 技能ID持久化

def _read_or_create_skill_id(name, skill_dir):
	"""技能ID持久化：首次生成，后续读取
	格式：
	- Imported: {name}__imp_{uuid8}
	- Evolved: {name}__v{gen}_{uuid8}
	"""
	id_file = skill_dir / ".skill_id"
	if id_file.exists():
		return id_file.read_text().strip()
	# 首次生成
	new_id = f"{name}__imp_{uuid.uuid4().hex[:8]}"
	id_file.write_text(new_id + "\n")
	return new_id

• 上下文注入

def build_context_injection(skills):
	"""构建技能注入内容
	格式：
	## Active Skills
	- {skill_name}: {description}
	{skill_content}
	"""
	sections = ["## Active Skills\n"]
	for skill in skills:
		sections.append(f"- {skill.name}: {skill.description}\n")
		sections.append(f"\n{skill.content}\n")
	return "\n".join(sections)

其他

配置层级：

1. 默认配置（openspace/config/*.yaml）
2. 用户配置（--config-path）
3. 环境变量（OPENSPACE_*）
4. 运行时参数（API调用）

优先级：运行时 > 环境变量 > 用户配置 > 默认配置

配置项	描述	默认值
llm_model	主LLM模型	openrouter、anthropic、claude-sonnet-4.5
grounding_max_iterations	最大迭代轮次	20
evolution_max_concurrent	并行进化数	3
backend_scope	后端范围	shell、gui、mcp、web、system

MCP Server提供的工具集

工具	描述	参数
execute_task	执行任务（含技能匹配）	query, model, skill_dirs
fix_skill	修复技能	skill_id, issue_description
upload_skill	上传技能到云端	skill_dir
download_skill	从云端下载技能	skill_id

三种启动模式

模式	启动方式	适用场景
stdio	openspace-mcp	本地Agent集成
SSE	openspace-mcp --transport sse	远程HTTP连接
streamable HTTP	openspace-mcp --transport streamable-http	流式HTTP

适用场景分析

最佳适用场景

场景	描述	效果
专业任务执行	50+ GDPVal任务（文档、合规、工程）	4.2×收入提升
长期运行Agent	需要持续学习改进的系统	Token节省46%
多Agent协作	共享技能进化成果	网络效应
工具密集型任务	频繁调用外部API/工具	自动修复

不适用场景

• 一次性简单任务：技能进化价值有限
• 无工具调用的纯推理：无法积累执行经验
• 高度定制化任务：技能复用率低

实战

以官网为例，有V1、V2之别

AgentSpace

官网，港大开源（GitHub，929 Star，126 Fork）人类与Agent的协助工作区：把数字员工身份、任务、调度、知识、权限、审批、运行环境和审计记录放进同一个组织系统。通俗讲，就是为人类和Agent搭建一间共享的数字办公室。

核心能力：

• 共享：每个Agent都可拥有明确的角色、负责人、技能、知识和运行环境；团队成员可分配、借用或转移Agent，管理者则能查看它归谁负责、能访问什么、当前是否可用。这样，优秀的Agent就不再只是个人工具，而能在授权范围内成为团队共享资源
• 协作：面对复杂任务，协调Agent先拆解工作，再交给不同的专业Agent。如研究Agent收集资料，财务Agent核算预算，写作Agent整理报告；涉及敏感文件或高风险操作时，再交由人类审批。任务、附件、运行结果和审批记录都会留在工作区，方便后续检查与复盘
• 调度：核心组件AgentRouter负责连接Claude Code等不同运行环境，并统一处理它们的会话、输出和诊断信息。任务可选择更合适的执行工具，但Agent的身份、知识和权限不必每次重建
• 权限治理：文档访问、运行环境、工具调用和外部授权可受到限制，部分敏感操作能够进入人工审批。项目还提供任务看板、知识库、搜索、预算与成本统计、远程执行节点等功能，并支持托管或自行部署

原理

架构图
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Next.js workspace
agent-space CLI
@agent-space/services
@agent-space/db / PostgreSQL
@agent-space/domain
tasks / approvals / notifications
agent-space-daemon
provider-runtime
AgentRouter
legacy provider runtime
Claude Code
Codex CLI
Antigravity CLI
OpenCode
OpenClaw
Hermes Agent
Gemini CLI
NanoBot
runtime-output / diagnostics / sessions
documents / knowledge / attachments / Google Workspace

实战

对比

同样都是HKUDS开源项目，都是**Space，有什么区别吗？

OpenSpace和AgentSpace是两个定位完全不同、解决不同层面问题的独立项目。HKUDS开源它们，是为应对AI Agent从个人能力到团队协作演进过程中的两个核心挑战。

对比维度	OpenSpace(自进化引擎)	AgentSpace(协同工作平台)
核心定位	AI Agent的经验管理系统，专注于让单个Agent通过实践自我进化，越用越聪明	AI Agent的组织协作平台，专注于将多个Agent作为团队成员进行管理、分工与协作
解决的核心问题	失忆症与重复踩坑：Agent每次任务从零开始，不积累经验，浪费token且易重复犯错	协作与治理真空：现有Agent框架多是单人场景，缺乏多人协作、权限分配、审批流程和审计追溯的能力
核心工作方式	提炼技能：通过自进化引擎，自动从成功或失败的任务中捕获(CAPTURED)、修复(FIX)或衍生(DERIVED)出可复用的技能（Skill）	建立组织架构：围绕角色、所有者、审批流和跨团队转移机制设计，本质上是在给企业内的数字员工建立一套HR系统
主要目标用户	使用Claude Code、Cursor、OpenClaw等AI编程工具的开发者，希望降低token成本、提升AI效率	需要多人、多部门协同使用AI Agent的团队或企业，对权限管理、任务审批和审计有明确需求
项目状态与热度	已发布、热度极高。2026年3月开源，短时间内获得数千Star，有详细的文档、基准测试和集成指南	早期概念阶段，26年6月22日第一次提交，尚在开发初期

对应AI Agent应用成熟度不同阶段的需求：

• OpenSpace：解决个体能力问题，在AI Agent被广泛使用的初期，首要任务是让单个Agent变得高效、省钱。OpenSpace帮助每个Agent积累经验，避免金鱼记忆
• AgentSpace：解决群体协作问题，当Agent开始进入企业工作流，就需要明确的组织纪律。AgentSpace负责管理多个数字员工的权限、职责和任务流转，确保它们有序协作，不出乱子