Aegis

持续进化的个人 AI Agent 系统。

02 / AGENT NETWORK

一台在跑的机器

六个角色,一条真实的委派链。悬停或点选任意一位,就看见谁和谁在说话。

实线 = 程序化链路 · 虚线 = 人工往返 · 点击角色进入详情

两侧虚线 = 辅助层:左边是现实设备入口,右边是各岗位实际绑定的模型。

ChatGPT 的角色形象

01 / THE SECOND BRAIN

ChatGPT

我的第二大脑。

系统设计、深度研究与决策支持。

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Hermes 的角色形象

02 / THE ORCHESTRATOR

Hermes

Aegis 的神经中枢 co-founder。

多 Agent 协同、任务编排与智能调度。

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Claude Code 的角色形象

03 / THE BUILDER

Claude Code

让复杂工程,真正落地。

架构实现、代码构建与工程优化。

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Pi 的角色形象

04 / THE EXECUTOR

Pi

连接工具,触达现实。

多工具协同、跨平台操作与任务落地。

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Codex 的角色形象

05 / THE AUDITOR

Codex

关键之处,精准出手。

定向修复、独立审计与工程验证。

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04 / ONE REAL RUN

一次真实任务,从输入到验收

不是流程图,是 2026-09-16 20:10 留下的一条运行日志
REAL RUN · 2026-09-16 20:10

一次真实委派:11 个目录的机械脚手架

RUN_20260916_201012_DONE
01

任务输入

任务书 S1-CASE-001_pi_scaffold.md(1 845 B)明确限定:只做机械动作、不做判断、不碰其他文件。

1 845 B · 手工撰写
02

编排与派工

Hermes 判定「这是机械任务」→ 交给 Pi;Bridge 以 @file 送达,provider=minimax,model=MiniMax-M3。

@file · 单行 NDJSON 流
03

执行

Pi 连续 14 次工具调用(bash 9 / read 3 / edit 1 / write 1),建目录、拷模板、写清单。

23.0 s · 6 792 tokens
04

结果落盘

11 个 case 目录、2 个模板副本、1 份 _scaffold_manifest.txt;CASE_LOG 顶部写入创建元信息。

11 目录 + 2 文件
05

独立验证

按清单逐项对账:13 条记录(11 目录 + 2 文件)与磁盘一致;CASE_LOG 创建时间与运行记录吻合。

13/13 一致 · 无阻塞项
来源 Aegis-Pi-Bridge/logs/run_20260916_201012_DONE.logSTATUS: PASS(rc=0)复核:清单 13 条 / CASE_LOG 时间戳一致

选它的原因:任务边界清楚、结果可对账、产物至今仍在磁盘上。系统页看完整任务书与编排细节 →

05 / CAPABILITIES

四条技术线

A

多 Agent 编排与任务管理

Hermes 编排一对多执行者;Pi 通过 Bridge 的协议工程委派;Job Manager 把任务变成有状态的工单。

B

可观测与可靠性保障

Watchdog 负责 gateway 级故障的检测与受控自愈;Status Hub 用三层探针反映每个 Agent 的真实状态。

C

工程方法与验收制度

D26 独立验收原则 + OPS_SAFETY v1.1 分级自治 + Research Workflow 三层验收链,把「AI 说完成」与「真的完成」分开。

D

记忆与上下文连续性

四层记忆:Built-in / Hindsight / Obsidian / 项目与 Git,一条信息只有一个家。

06 / SUPPORT SYSTEMS

支撑系统

不抢戏,但系统能不能长期活下去靠它们
BRIDGE

Pi Bridge — 委派协议

NDJSON 单行流 · 超时三档 · TIMEOUT ≠ ERROR · 零产出保护 · 断点续作。70 份运行日志可查。

JOB MANAGER

任务工单化

SQLite 六态;Bridge 的 DONE / NEEDS_INPUT / TIMEOUT / ERROR 映射到工单。40/40 测试通过。

STATUS HUB

三层探针状态层

事件上报 + 新进程信号 + CPU 占用;不起子进程、不调模型。真实快照就写在系统页里。

WATCHDOG

故障自愈边界

12 类故障:4 类允许自动重启,6 类只提示,2 类仅诊断。健康路径 0 LLM Token。

MEMORY

四层记忆

Built-in / Hindsight / Obsidian / 项目与 Git;一条信息只有一个家,禁止双向同步。

GOVERNANCE

验收制度

D26 三级验收 + OPS_SAFETY v1.1 分级自治——AI 说完成不等于完成。

07 / SELECTED WORK

精选工程成果

全部 7 个案例 →
CASE 01

Aegis Watchdog — 可靠性工程

→

面向系统本体故障的常驻检测与受控自愈。12 类故障中仅 4 类允许自动重启,6 类只提示,2 类仅诊断;健康路径 0 LLM Token。

11 个版本3 818 行 PowerShell + 2 306 行 C#42 份 incident.json
CASE 02

Token Monitor D-006 — Agent 全说 PASS,系统仍在坏

→

边界时刻接口省略两个字段,把一个 Provider 整体拉下线。34 轮 Review + 5 轮自检全漏判,靠与原始数据交叉核对才发现——直接催生 D26。

阻塞级缺陷341 passed / 4/4 MATCHcommit 02725b7
CASE 03

Pi Bridge — 多 Agent 委派的协议工程

→

把「让另一个 AI 干活」变成可观测协议:NDJSON 单行流、超时三档、TIMEOUT ≠ ERROR、零产出保护、断点续作、有界回退。

572 行 Python70 份日志(DONE 47 / ERROR 22)接入 Job Manager
08 / WHY THIS SHAPE

为什么做成这样

不是产品宣传,是一条条工程边界
定义

基于现有框架与 Agent 持续构建的多 Agent 系统工程

把个人电脑上的调度、执行、记忆、验收、运维整条链路当成一个长期工程来做,用真实的部署、日志与故障记录证明它在用。

边界
  • · 不是自研大模型,也不自研编排框架
  • · 不是已经完成的「全自动流水线」
  • · 自动化修复有明确边界(仅 4 类故障允许重启)
  • · 代码写作大量由 AI Agent 参与,本人主导架构与验收
普通使用
Aegis 的回答
每次复制粘贴提问,能力因工具而异
Hermes 网关四路常驻:CLI + 微信 + Telegram + webhook :9501
对话结束记忆即归零
四层记忆:Built-in / Hindsight / Obsidian / 项目与 Git
一个模型包打天下,贵且慢
单一基线模型 + 多执行者分工:Hermes 编排,CC 设计、Pi 执行、Codex 精确操作
错误只能重试,过程无记录
Watchdog 12 类故障策略 + 42 份真实 incident.json + 决策日志 D-001 → D37
做完即交付,对不对靠运气
三级验收:AGENT_PASS / STAGE_PASS / PROJECT_PASS,必须对原始证据
09 / EVIDENCE

可核实数字

每一项都能在本机原始产物中查到
127
Hermes Skills,约 69 个自建
APPDATA\LOCAL\HERMES\SKILLS
7 843行
Watchdog:3 818 PS1 + 2 306 C# + 1 719 测试
WATCHDOG V0.5.3 · E1
42
真实 incident.json,63 个事件目录
WATCHDOG\INCIDENTS
70
Pi Bridge 日志:DONE 47 / ERROR 22 / NEEDS_INPUT 1
AEGIS-PI-BRIDGE\LOGS
341passed
Token Monitor 修复后测试,4/4 MATCH
TOKEN监控项目 · 02725B7
40 / 40
Job Manager 测试(v0.1 回归 25 + v0.2 新增 15)
AEGIS JOB MANAGER V0.2
D-001→D37
决策日志覆盖全项目长期记录
DECISIONS.MD
0token
Watchdog 健康路径 LLM 成本
FAULT-POLICY · CONFIG.JSON
10 / OWNER

也是一个在学工程的人

智能制造工程在读 · 2027 届

非计算机科班出身,但这套系统正因为工程视角而可靠——验收制度、故障编号、代码行数、日志目录,全是做工程的人会看重的东西。这个项目还在继续。

认识开发者 →
另一面

不是产品宣传,是长期执念:
· 系统真的在自己电脑上每天运行
· 已有多个自动化进入日常
· 一次失败也不会被忘掉,全部写进决策日志