MoCode — AI Agent Server (Docker) + macOS Desktop Client（开源项目）

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Velthyn:MoCode - AI Agent server (Docker) + macOS desktop client - AtomGit

Velthyn

MoCode --- AI Agent Server (Docker) + macOS Desktop Client

多通道接入 · 多模型路由 · Agent 核心 · MCP 集成 · 记忆/知识/技能/自我进化

Multi-channel · Multi-model · Agent Core · MCP Integration · Memory / Knowledge / Skills / Self-Evolution

项目定位 · Positioning

Velthyn 是一套「服务器 + 桌面」一体化部署的 AI Agent 平台：

server/ ------ 基于 Mocode 语言编写的多通道 AI Agent 服务端核心，以 Docker 部署；
desktop/ ------ 基于 Electron 的 macOS 桌面客户端（内置 Python 后端，端口 9899）。

它解决的核心问题是：如何用一个 Agent 大脑，接入所有主流 IM 与 Web 入口，并具备记忆、知识、技能与自我进化的能力。

定位一句话 ：One Agent core, everywhere you chat.

整体架构 · Architecture Overview

整个系统自下而上分为 接入 → Agent 核心 → 模型能力 → 桌面客户端 四层，数据单向流转，各层职责清晰：

模型路由 & 能力层

AI Agent 核心 · server/agent

接入通道层 · 13 种 IM / Web 入口

桌面客户端 · desktop

Electron (macOS) x64 + arm64

内置 Python 后端端口 9899

Web 控制台

微信 · 企微 · 公众号

飞书 · 钉钉

QQ · Telegram · Slack · Discord

终端

会话编排 chat

工具链 tools

记忆 memory

知识库 knowledge (RAG)

技能 skills

自我进化 evolution

多模型路由 (16 家 LLM)

语音 TTS (15) + 翻译

MCP 多服务器集成

Docker 服务器部署

完整架构图 · System Architecture：

架构设计原则：

多通道统一会话：13 种 IM/Web 入口共享同一 Agent 大脑与记忆；
多模型热切换：16 家模型后端并经 Web 控制台一键切换，故障转移有保障；
Agent 工具链：规划 → 工具调用 → 记忆回写，闭环执行复杂任务；
可扩展：插件系统（plugins/）+ 技能系统（skills/）+ MCP 工具协议。

仓库结构 · Repository Layout

复制代码

Velthyn/
├── server/                     # 服务器端 AI Agent 核心（Docker 部署）
│   ├── agent/                  # Agent 核心
│   │   ├── chat/               #   会话编排 / session
│   │   ├── tools/              #   工具链（bash/browser/read/write/edit/mcp...）
│   │   ├── memory/             #   记忆系统（短期 + 长期）
│   │   ├── knowledge/          #   知识库（RAG 检索）
│   │   ├── skills/             #   技能系统（SKILL.md 规范）
│   │   ├── evolution/          #   自我进化（self-learning / backup / trigger）
│   │   ├── prompt/             #   提示词管理
│   │   └── workspace/          #   工作区 / 沙箱
│   ├── channel/                # 多平台接入（13 种）
│   ├── models/                 # 多模型接入（16 家）
│   ├── bridge/                 # Agent ↔ 通道桥接层
│   ├── plugins/                # 插件系统（banwords/godcmd/role/tool/keyword...）
│   ├── skills/                 # 全局技能库（image-generation/knowledge-wiki/skill-creator）
│   ├── voice/                  # 语音合成（15 家）
│   ├── translate/              # 翻译（百度 / 有道）
│   ├── cli/                    # 命令行入口（cow）
│   ├── common/                 # 公共工具（log/const/ssl_certs）
│   ├── config-template.json    # 配置模板
│   ├── app.mo                  # 服务端主入口
│   └── Dockerfile              # Docker 构建
└── desktop/                    # macOS Electron 桌面客户端
    ├── main.js                 # Electron 主进程
    ├── preload.js              # 预加载脚本
    ├── scripts/                # 构建脚本（build_mac / setup_runtime / gen_icon）
    └── package.json            # 依赖与构建命令

server/ --- 服务器端 AI Agent 核心

Docker 部署的多通道 AI 智能体核心，能力全景如下。

多通道接入 · Multi-channel Access（13 种）

通道	目录	说明
Web 控制台	`channel/web`	浏览器对话与模型切换
微信	`channel/weixin, wechat_kf`	个人号 / 客服号
企业微信 / 公众号	`channel/wechatcom, wechatmp, wecom_bot`	企微 / 公众号 / 企微机器人
飞书	`channel/feishu`	飞书机器人
钉钉	`channel/dingtalk`	钉钉机器人
QQ / 企点	`channel/qq`	QQ 与企点
Telegram	`channel/telegram`	Telegram Bot
Slack	`channel/slack`	Slack App
Discord	`channel/discord`	Discord Bot
终端	`channel/terminal`	本地终端对话

多模型接入 · Multi-model Routing（16 家）

Claude · GPT/OpenAI · Gemini · DeepSeek · Qwen(通义) · Kimi(Moonshot) · 豆包(Doubao) · GLM(ZhipuAI) · MiniMax · 文心(Qianfan) · 百度 · 讯飞(Xunfei) · DashScope · ModelScope · LinkAI · Mimo，经 models/bot_factory.mo 统一工厂创建，Web 控制台一键切换。

Agent 能力 · Agent Capabilities

任务规划：理解意图，拆解步骤，按序执行；
工具调用 ：bash / browser / read / write / edit / search 等，见 agent/tools/；
长期记忆 ：agent/memory/，短期会话 + 长期持久化；
知识库 ：agent/knowledge/，RAG 检索增强生成；
技能系统 ：agent/skills/，遵循 SKILL.md 规范，动态加载；
自我进化 ：agent/evolution/，基于自我学习（self-evolution）沉淀记忆与技能。

MCP 集成 · MCP Integration

支持 MCP 多服务器系统 （agent/tools/mcp/mcp_client.mo、mcp_oauth.mo、mcp_tool.mo），可将外部工具服务器（文件系统、数据库、API、外部服务）统一接入 Agent 工具链。

插件系统 · Plugin System

server/plugins/ 提供可热插拔插件：banwords（违禁词）、godcmd（命令）、role（角色扮演）、tool（工具）、keyword（关键词）、hello（欢迎）、dungeon（跑团）等，配合 event.mo 事件机制。

快速启动（server）

复制代码

cd server
docker build -t velthyn-server .
# 或直接使用基础镜像运行
cp config-template.json config.json   # 修改模型/通道配置
./run.sh

Docker 镜像 · Docker Images

本项目的相关镜像已发布到公开 Registry dl.gzwebsj.cn （HTTPS，无需 docker login），可直接 docker pull 拉取：

镜像	地址	说明
mocode-web	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-web:latest`	Web 控制台 / Agent 服务端
mocode-admin	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-admin:latest`	管理面板
mocode-cli	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-cli:latest`	命令行工具
mocode-awf	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-awf:latest`	Agent 工作流
mocode-prompt-repo	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-prompt-repo:latest`	提示词仓库
webbridge-browser	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/webbridge-browser:latest`	浏览器桥
redis	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/redis:7-alpine`	缓存
mariadb	`dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mariadb:10.11`	数据库

拉取示例：

复制代码

docker pull dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-web:latest
docker pull dl.gzwebsj.cn/gzwebsj-local/mocode-admin:latest

Registry 主页：https://dl.gzwebsj.cn（公开，直接访问 /v2/_catalog 可查看全部镜像列表）。

desktop/ --- macOS 桌面客户端

基于 Electron 28+ 的 macOS 桌面应用，支持 Intel x64 与 Apple Silicon arm64。

启动内置 Python 后端（端口 9899）；
加载 Web 前端聊天界面；
系统托盘常驻运行；
内置 MCP 多服务器管理与智能体管理。

启动（desktop）

复制代码

cd desktop
npm install
npm start

构建

复制代码

npm run build:mac          # 构建 macOS dmg
npm run build:all          # 构建所有平台
npm run build:mac:dir      # 构建非打包目录（便于查错）

技术与论文衬托 · Academic Foundations

本项目的多项设计可在学术界找到思想源头，以下为概念映射（供技术背景衬托，非直接引用代码）：

技术点	设计思想	参考论文 / 规范
多通道统一接入	统一消息抽象 + 通道适配器模式，相似于多平台 Bot 框架	Gamma et al., Design Patterns (1994) 的 Adapter / Facade 模式
多模型路由 / 工厂	基于工厂模式动态创建模型后端，实现可插拔多模型	Gamma et al., Design Patterns (1994)；OpenAI Function Calling 技术报告
Agent 规划-执行	推理 + 行动交错，让 LLM 边思考边调用工具	Yao et al., ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models (ICLR 2023)
工具调用 / 工具使用	LLM 学会调用外部工具，弥补知识不足	Schick et al., Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools (2023)
长期记忆	记忆分层（短期 / 长期），检索相关历史促进多轮一致性	Park et al., Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior (UIST 2023)
知识库 RAG	检索增强生成，外挂知识库提升事实准确性	Lewis et al., Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (NeurIPS 2020)
Skills 技能系统	以文档化规范（SKILL.md）封装可复用能力	组件化 / 模块化软件工程；AlphaCodium（Ridnik et al., 2024）的工作流结构化思想
自我进化 / self-learning	Agent 在交互中沉淀经验、反哺自身能力	Shinn et al., Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning (NeurIPS 2023)；Voyager（Wang et al., 2023）终身学习
MCP 协议	统一的模型上下文工具协议，连接外部工具服务器	Anthropic, Model Context Protocol (2024, 开源标准)
语音合成 TTS	多引擎适配层，统一 TTS 封装	参见各家 TTS 引擎文档，用于语音回复场景
对话系统多轮维护	Session 管理，保持上下文连贯	Vinyals & Le, A Neural Conversational Model (2015)；对话状态跟踪 (DST) 领域

说明：Velthyn 是工程化产品，上述论文/规范作为设计思想来源与背景参考；具体实现以源码为准。引用均为该领域公认的经典或里程碑工作，可在学术数据库检索验证。

安全说明 · Security Notes

所有 API Key / 凭据 通过 环境变量 或 配置文件 注入，勿硬编码进代码或提交至仓库；
仓库内不含真实密钥 ；部署时请使用 config-template.json 复制为 config.json 并填入自有凭据；
Agent 工具（如 bash）具备工作区沙箱约束，避免越权访问。

贡献 · Contributing

欢迎提交 Issue 与 Pull Request。请阅读 server/CONTRIBUTING.md 了解开发约定。

许可证 · License

MoCode --- One Agent Core, Everywhere You Chat · 一个大脑，全平台对话