AuraBoot
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AI 概览

AI 中心驾驶舱

AuraBoot 是一个 metadata-first 的应用平台，AI 内建于驱动系统其余部分的同一条管道之中。AI 功能并不会绕开模型、命令、权限或审计，而是复用它们。

本页梳理构成 AuraBoot AI 层的五个入口，并说明在何时选用哪一个最合适。

能力地图

入口受众角色
Agent System架构师、Plugin 作者加载 Agent 定义、选择 Tool 并执行受守护步骤的运行时
AI Copilot（AuraBot 面板）终端用户嵌入 Web 管理后台外壳的对话面板
Aura BotIM 上的终端用户通过聊天通道（@AI、DM、群聊回复）暴露的同一 Agent 运行时
MCP外部 Tool 消费者将 AuraBoot Tool 暴露给其他 Agent 的 Model Context Protocol 入口
ACP后端集成方用于服务对服务 Agent 运行的 Agent Communication Protocol（/execute、SSE 事件流）

这五个入口共享同一条执行路径。每一次聊天回合、每一次 IM 提及、每一次 ACP /execute 调用、每一次 MCP Tool 调用，都会经过 ConversationTurnService.runTurn（或 Approval Gate 场景下的 resumeTurn）。这是保证持久化、审计、事件发布与流式一致性的 chokepoint。

它们如何协同

                    +-----------------------------+
                    |       LLM Providers         |
                    | (Anthropic, OpenAI,         |
                    |  DeepSeek, Qianwen, Zhipu,  |
                    |  Moonshot)                  |
                    +--------------+--------------+
                                   |
                    +--------------v--------------+
                    |     Agent Runtime           |
                    |  - Agent definitions        |
                    |  - Tool selection           |
                    |  - Guardrails               |
                    +--------------+--------------+
                                   |
                    +--------------v--------------+
                    |  ConversationTurnService    |  <- single chokepoint
                    |  runTurn / resumeTurn       |
                    +--------------+--------------+
                                   |
       +---------+---------+-------+-------+---------+----------+
       |         |         |               |         |          |
   AI Copilot  Aura Bot   ACP /execute   MCP tools  Approval   Audit /
   (web)       (IM)       (server agent) (external) gate       trace

相同的响应会路由到对应的 ResponseSink：

  • SseResponseSink 用于 HTTP 流式传输（Copilot 面板、ACP）
  • BroadcastResponseSink 用于 IM 通道与群聊扇出

何时使用何者

场景选择
终端用户在 Web 管理后台中提问AI Copilot
终端用户在 IM 中 @AI 或私聊机器人Aura Bot
外部 Agent（Claude Desktop、其他平台）希望调用 AuraBoot ToolMCP
另一个后端服务需要运行 Agent 并流式接收事件ACP
Plugin 作者需要新增 Tool、Prompt 或 GuardrailAgent System 与 Plugin 打包

共享不变量

不论从哪个入口进入，以下条件始终成立：

  • Tool 调用经过标准 Command 管道（鉴权、校验、事务、审计）。
  • Permission code 遵循 <module>.<resource>.<action> 形式，并在每次调用时校验。
  • 高风险操作会路由到 Approval Gate，并在解决之前暂停该回合。
  • 每一回合都会写入 trace span，记录 prompt、模型、Tool 调用、延迟与成本。
  • 会话状态是持久的，支持恢复被中断的回合。

示例：同一个问题，四种入口

用户提问"Alice 有多少逾期任务？"可以从任一入口进入：

# Copilot 面板
POST /api/ai/aurabot/chat/stream
{ "agentCode": "operations-helper", "conversationId": 1024, "message": "How many overdue tasks does Alice have?" }

# Aura Bot（IM 提及）
@AI How many overdue tasks does Alice have?

# ACP（服务端 Agent，恢复走 /execute）
POST /api/ai/aurabot/execute
{ "agentCode": "operations-helper", "message": "...overdue tasks for Alice..." }

# MCP（外部客户端）
tools/call name=cmd:task:query args={ "assignee": "alice", "status": "overdue" }

四种调用都会落到同一个 Agent、同一份 Tool 契约和同一条审计记录上。

验证清单

  • 你能识别自己的场景属于哪个入口（Copilot / Bot / ACP / MCP）。
  • 你打算暴露的 Tool 已注册为带 Permission code 的 Command。
  • 你理解所有回合都流经 ConversationTurnService。
  • 你清楚自己的动作是低风险（自动执行）还是高风险（Approval Gate）。

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