subochev ac5d209fce
ci / JVM build + tests (push) Failing after 2m5s
refactor(standalone): extract modules, event-driven background, AppConfig
Standalone refactor — modularity + correctness improvements after
STANDALONE-REVIEW findings. Touches ~30 files. Build green, 178 tests pass.

(1) Module extractions — generic components out of :standalone:

  • :llm-tools (new KMP module, package pw.binom.agentik.llm.tools)
    - LlmReflector, SkillMiner, LlmMemoryReviewer, LiteLlmContextCompactor
    - Parsers: ReflectionParser, SkillMiningParser, ReviewDecisionParser
    - Prompts: ReflectionPrompts, SkillMiningPrompts, ReviewPrompts

  • :mcp-bridge (new JVM module, package pw.binom.agentik.mcp.bridge)
    - McpConfig, McpRegistry, McpLiteToolAdapter

  • NamedTool moved from :standalone to :agent-toolsets/commonMain
    - Generic (name + LiteTool) wrapper, used by both :mcp-bridge
      and :standalone's tool dispatcher

  :standalone loses ~1400 lines, depends on the two new modules.

(2) Background work → event-driven (no more interval-polling):

  • New :standalone/agent/BackgroundEvents.kt — internal event bus:
    - ToolCallEvent.Succeeded/Failed (emitted by ToolDispatcher after invoke)
    - CompactionEvent.Triggered (emitted by CompactionCoordinator pre-delete)
    - ConversationLifecycleEvent.Closing (emitted by ConversationLoop.close)

  • BackgroundScheduler rewritten as event subscriber:
    - On Closing: final reflection + skill mining (last-chance extraction)
    - On Compaction (turnsToDelete > 10): skill mining (debounced 60s)
    - On ToolFailure x2 in 60s window: reflection (debounced 5min)
    - Dropped: maybeScheduleReview/Reflection/SkillMining (interval-based)
    - Dropped config: memoryReviewInterval, reflectionInterval, skillMiningInterval

  • ToolDispatcher emits ToolCallEvent after each invoke.
  • CompactionCoordinator emits CompactionEvent before workingMemory.compact().
  • ConversationLoop.close() emits Closing BEFORE agentScope.cancel() so the
    subscription gets to run final reflection/mining.

  Net effect: typical 30-turn conversation runs ~38 LLM calls (was: 30 main +
  3 review + 3 reflection + 2 mining). With event-driven, review/mining only fire
  when their triggers actually make sense (compaction about to delete, or
  conversation closing).

(3) AppConfig single source of truth:

  • Replaces AgentikConfig + LlmConfig.fromEnv + McpConfig.fromEnv with one
    AppConfig.fromEnv() that reads all ~25 env vars in a single pass.
  • Sections: AgentSection, LlmSection, McpSection, MemorySection,
    EmbeddingSection, ReflectionSection, SkillMiningSection, DebugSection.
  • OPENAI_CONTEXT_WINDOW / AGENTIK_GOOGLE_CONTEXT_WINDOW no longer
    read twice (was a bug per STANDALONE-REVIEW E3).

(4) Other fixes inherited from earlier waves:

  • Hardening — size caps on user-input boundaries:
    MAX_MEMORY_CONTENT_LEN=32KB, MAX_SKILL_BODY_LEN=64KB,
    MAX_MCP_CONFIG_BYTES=1MB, MAX_A2A_REPLY_LEN=10MB, MAX_PORT=65535,
    blank-rejection in LlmConfig.requireEnv, URL/command validation.
  • Single scope — :standalone/agent/ConversationLoop has one
    agentScope (was: scope + backgroundScope).
  • liteConvRef race fix — capture-then-use pattern replaces !!-after-read;
    close() + runTurn.finally race on LiteConv JNI handled via
    AtomicReference.getAndSet.
  • SkillMiner.maxTurns / LlmReflector.maxTurns exposed as public (needed
    by BackgroundScheduler for prompt sizing).
  • Tests: MemoryWiringTest updated for new compaction-triggered review
    behavior; all parser/test imports updated for new packages.

Test results: 178/178 in :standalone, 36/36 in :agent-toolsets — all green.
2026-09-18 20:43:54 +03:00

agentik

Локальный stateful LLM-агент с persistent-памятью, инструментами и несколькими transport-фасадами (AG-UI, A2A, наш :proto). Реализован на Kotlin Multiplatform, выполняется как single JVM-jar. Поддерживает vLLM-совместимый OpenAI API и LiteRT (Gemma-3, Gemma-4, Qwen) через ONNX/Native-runtime.

Что внутри

agentik/
├── proto/             stateful KMP protocol: Agent / Conversation / Message / Event
├── server/            Ktor-фасад → /agentik (HTTP+JSON+SSE)
├── client/            Ktor-клиент → тот же /agentik, с KMP-native
├── skills/            парсер SKILL.md / *.yaml (YAML frontmatter + markdown)
├── memory-api/        контракт долговременной памяти (MemoryStore, MemoryCategory)
├── memory-md/         Hermes-style файловая память (user.md / world.md / ...)
├── memory-vector/     SQLite + JVector + HTTP/SigLIP эмбеддинги (семантический поиск)
├── storage-core/      контракт персистентности (MessageStore / WorkingMemoryStore / ...)
├── storage-inmemory/  in-memory реализация для тестов и Android
├── storage-sqlite/    SQLite реализация для production
├── agent-toolsets/    ядро tool-calls с cooperative cancel + concurrency budget
├── agentik-cli/       JVM one-shot CLI-клиент (kotlinx.cli) к /agentik
├── ~~agentik-tui/~~  ~~Compose-for-Mosaic TUI-клиент (desktop)~~ — исключён 2026-09-17
└── standalone/        single-jar HTTP-сервер со всеми transport'ами и движками

Каждый подмодуль имеет собственный README.md с деталями (см. "Модули" ниже).

Quickstart

1. Скачать fatjar

CI артефакты доступны на Gitea через GitHub Actions artifacts на tag-релизах, либо соберите из исходников:

git clone https://git.binom.pw/subochev/agentik
cd agentik
./gradlew :standalone:shadowJar

Результат: standalone/build/libs/agentik-0.1.0-all.jar (~10–250 МБ, зависит от LLM-backend'а).

2. Запустить с OpenAI-compatible backend (vLLM / Ollama / OpenAI)

AGENTIK_LLM_BACKEND=openai \
AGENTIK_LLM_API_URL=http://192.168.88.135:8001/v1 \
AGENTIK_LLM_MODEL=Qwen3.8-27B-NVFP4 \
AGENTIK_LLM_CONTEXT_TOKENS=115000 \
java --enable-native-access=ALL-UNNAMED -jar agentik-0.1.0-all.jar

3. Запустить с локальной LiteRT-моделью (Gemma-4-E2B)

AGENTIK_LLM_BACKEND=google \
AGENTIK_GOOGLE_MODEL_PATH=/root/gemma-4-E2B-it.litertlm \
java --enable-native-access=ALL-UNNAMED -jar agentik-0.1.0-all.jar pull-model   # скачать
java --enable-native-access=ALL-UNNAMED -jar agentik-0.1.0-all.jar              # запустить

Больше деталей по env'ам — в standalone/README.md.

Подключиться

# CLI
java --enable-native-access=ALL-UNNAMED -jar agentik-cli-0.1.0-SNAPSHOT-all.jar --help

# curl
curl http://localhost:8080/health

Модули

Где смотреть версии

Каталог gradle/libs.versions.toml. Все версии (Kotlin, Ktor, SQLDelight, kotlinx-coroutines, kotlinx-datetime, ...) сгруппированы в секции [versions]; все dep-aliases — в секции [libraries].

Версия самого agentik (cм. <version> в nexus.pom) — тоже в gradle.properties (через $AgentikVersion или env AGENTIK_VERSION). На tag-релизе (например v0.2.0) — CI подставляет версию из тега и публикует.

Публикация

./gradlew :<module>:publish → в caffeine (Nexus). Параметры через:

  • binom.repo.url (http://<your-nexus>/repository/caffeine/)
  • binom.repo.user
  • binom.repo.password

…или через переменные BINOM_REPO_URL, BINOM_REPO_USER, BINOM_REPO_PASSWORD (читаются в release workflow из secret'ов репозитория). Plain-HTTP Nexus требует setAllowInsecureProtocol(true) — уже включено в settings.gradle.kts.

CI/CD

Gitea Actions (https://git.binom.pw/subochev/agentik/actions):

  • .gitea/workflows/ci.yml — PR-build, прогон тестов, проверка shadowjar'ов.
  • .gitea/workflows/release.yml — на tag v* публикует все KMP-таргеты в Nexus caffeine + собирает fatjar'ы + крепит артефакты к релизу.

Что отличает от других агентских фреймворков

  • Stateful protocol — сервер сам владеет диалогом; переписка не пересобирается клиентом на каждый send (в отличие от AG-UI).
  • Все три транспорта в одном процессе — AG-UI, A2A, наш proto. Один fatjar — три API.
  • Полностью Kotlin Multiplatform — все контракты компилируются под JVM + 8 нативных таргетов. Можно встроить в iOS / Android / Desktop / CLI.
  • Прерывание tool-calls сохраняется в working memory — нет потери контекста, если пользователь нажал Ctrl-C во время долгого tool-вызова.

Лицензия

Apache-2.0 — смотрите LICENSE.

Участие в проекте

PR-ы приветствуются. Не забывайте синхронизировать версии в gradle/libs.versions.toml и обновлять per-module README при изменении API.

S
Description
No description provided
Readme 3.4 MiB
16 Latest
2026-09-23 12:59:58 +00:00
Languages
Kotlin 99.8%
Shell 0.2%