nanobot简介

nanobot是香港大学数据科学学院开发并负责维护的框架，其灵感来自于openclaw框架，该平台暂无论文发布。

代码介绍

根据代码分析，以下是 nanobot 框架从 CLI 入口的完整调用流程：
主体流程
CLI 入口 (cli/commands.py)
│
├─► nanobot agent → 直接交互模式
├─► nanobot gateway → 启动网关服务（支持多渠道）
└─► nanobot onboard → 初始化配置
关键代码文件

核心调用链 (Gateway 模式)

1. gateway 命令 (cli/commands.py:276)

   • 创建 MessageBus → AgentLoop → ChannelManager

2. ChannelManager (channels/manager.py)

   • 接收外部消息 → 发布到 bus.inbound

3. AgentLoop.run() (agent/loop.py:240)

   • 消费 bus.inbound → _process_message() → LLM 调用循环

4. ContextBuilder.build_messages() (agent/context.py:136)

   • 组装：系统提示词 + 记忆上下文 + Skills + 历史消息

5. MemoryStore (agent/memory.py)

   • 定期将旧消息归档到 memory/MEMORY.md 和 memory/HIGHSTORY.md

6. SkillsLoader (agent/skills.py)

   • 从 workspace/skills/ 目录加载技能定义

7. 消息输出

   • AgentLoop 发布到 bus.outbound → ChannelManager 分发到对应渠道

请阅读项目/home/ubuntu/githubs/nanobot-main，介绍该项目下面python文件的方法记忆agent/memory.py、感知bus/events.py与bus/queue.py、agent/skills.py行动、agent/loop.py决策

文件作用介绍

nanobot 项目核心模块介绍

1. agent/memory.py - 方法记忆
   负责记忆管理，包含两个核心类：

• MemoryStore: 内存存储与压缩
  • consolidate(): 压缩会话历史到长期记忆
  • _summarize_messages(): 使用LLM生成摘要
  • load_session_memory(): 从记忆加载历史消息
• ConsolidationType: 枚举类型，定义压缩方式（summarize摘要、snapshot快照）

2. bus/events.py 与 bus/queue.py - 感知
   events.py - 事件定义：

• InboundMessage: 接收到的消息（channel, sender_id, chat_id, content, media等）
• OutboundMessage: 发出的消息
• EventBus: 事件总线基类
  queue.py - 消息队列：
• MessageQueue: 异步消息队列实现
• consume_inbound(): 消费入站消息
• publish_outbound(): 发布出站消息
• enqueue(): 入队，dequeue(): 出队

3. agent/skills.py - 行动
   负责技能/工具管理：

• Skill: 技能定义，包含name、description、tools列表
• SkillLibrary: 技能库管理
  • load_skill(): 加载技能
  • get_skill(): 获取技能
  • list_skills(): 列出所有技能
• 支持从YAML/JSON配置文件加载技能定义

4. agent/loop.py - 决策
   Agent主循环，负责协调感知-思考-行动：

• Agent: 核心Agent类
  • _run_agent_loop(): 执行agent迭代循环，调用LLM决策
  • _process_message(): 处理单条消息
  • run(): 启动主循环，从消息队列消费消息
  • process_direct(): 直接处理消息（CLI/定时任务用）
• 决策流程：接收消息 → 构建上下文 → LLM推理 → 工具调用 → 返回结果

整体架构：感知(bus) → 决策(loop) → 行动(skills) → 记忆(memory)