Galaris 智能体操作系统架构

六个层次，多个入口

MCP 连接在 Galaris 中配置，并按智能体、连接和功能设置细粒度权限。枢纽向 Hermes、DSH、Codex、Claude 和内置执行框架等已配置引擎提供授权目录。聊天与文档是这个生态系统中的内置解决方案。

智能体操作系统是在基础设施之上组织这些能力的软件基础。Galaris 应用提供一种界面；消息渠道和 API 客户端同样可以访问智能体或模型。

层次	职责	位置
基础设施	服务器、算力、存储、网络和主机操作系统	Galaris 底层
模型与供应商	本地或远程的 Ollama、OpenRouter 及兼容端点	接入的服务
模型访问	API 网关、推理、事件、用量和可获取的费用	Galaris
智能体执行	身份、角色、任务、委派和执行框架	Galaris
共享服务	记忆、技能、MCP 工具、连接和权限	Galaris
应用	对话、目标、文档和流程	Galaris 应用与外部客户端

这些层次描述职责，而非每次调用必须经过的路径。客户端可以使用 LLM 网关而不启动智能体；Telegram 或 Nextcloud Talk 的请求可以使用智能体，无需打开 Galaris 界面。Janus 为兼容客户端提供选择智能体的统一入口。

渠道、引擎和业务工具可以分别选择：在 Telegram 提出需求，由 Hermes Agent 执行任务，并在具备所需连接时处理 Notion 页面。

Web、PWA、API、消息与语音构成入口。内部控制路径分别管理对话、任务、语音、流程和 Dream。执行时再使用模型、任务框架、语音提供方或流程桥接。core 提供基础设施，app 管理领域，bridge 适配外部系统。

对话拥有独立于任务调度器的调度机制。推理执行器由各调用方管理自身的并发限制，避免耗时调用占满公共队列，让对话排队等待。这种分离旨在让后台工作进行时仍能保持交流。

它不会抢占供应商处已经运行的调用。响应时间还取决于模型、计算资源及供应商限制。双智能体循环介绍了如何通过对话查询进度、调整指令并请求停止任务。

执行前，Galaris 解析身份、目标、配置、模型、推理强度、上下文、权限和工具。驱动可以输出事件，随后给出唯一终态结果。对话控制器另用 Low 档推理与受限工具，可以创建 Task，而不调用该任务的执行框架。

内部 Pydantic AI 运行时与已声明的外部执行框架提供方面向同一组 Task 契约。模型提供方仍是独立桥接，因此更换任务执行引擎时，可以保留 Galaris 中的任务、记忆和文件身份。

驱动在检查点格式、隔离、监控和支持的操作方面有所不同。注册表中出现某个提供方，并不证明它已启用或适合当前场景。跨框架依赖某项保证前，应检查驱动、契约测试与实际配置。

Task 管理状态、尝试、租约和调度，Agent 门面选择并驱动执行。框架输出事件及唯一最终结果。Messenger 管理统一对话，桥接负责传输适配。

资源保留工具 URI，为库创建的临时副本不成为持久存储。Process 跟踪外部执行，回调更新状态但不能用迟到事件覆盖最终结果。

只有流正常关闭并完成清理后才接受最终结果。缺少结果、重复结果或结果之后仍有事件都会导致协议失败。运行时长、空闲和数据量限制遵循框架策略。

各驱动解释自己的检查点，并判断恢复是否安全、需要核实或禁止。取消操作区分请求、确认和未知结果，以及本地与远程范围。Harness Manager 提供诊断、配置和安装包；下载包不会执行远程安装。

内部引擎按智能体权限准备媒体，优先当前消息，再处理近期历史。在字节预算内，每个 URI 只物化一次，随后清理临时文件。

已传给模型的输入保留在 checkpoint 中，恢复时复用。这种连续性不会把文本 URI 变成隐式下载，也不意味着所有引擎拥有相同能力。