《企业级 AgentOS 架构设计与工程实践》
许家誉 著
ISBN 978-7-302-72747-7
从第一个 Agent 开始,逐步引入对象契约、任务运行时、模型网关、工具与证据、策略审批、执行轨迹和长任务恢复。AgentOS 是书中的参考架构与工程方法。
插图下载
正式正文 12 章共 89 张插图,按书中图号与图题编排。
插图由本站提供,下载前需完成 Cloudflare 安全验证。PDF 已适度压缩,封面和每页页脚均可点击返回作者网站。图册只收录插图、图号和图题,不包含书籍正文。
源码下载
配套源码整合版 · 2026-09-10 · 12 章示例
GitHub:AgentOS-Lab 配套源码 · 问题反馈 · 仓库代码采用 MIT 许可。
文件大小:373285 字节(约 365 KiB)。解压后包含一份使用说明与一个 agentos_lab 工程。
SHA-256: 495c230f5cddedb29dec7e09f0a803dd997191ee8595a68af936c0887c0287c5
包内使用旧书名《从零搭建企业级 AgentOS》。此处提供原始交付包,网页采用正式出版名;下载后以包内目录和使用说明为准。
快速开始
需要 Python 3.10+。在解压后与使用说明同级的目录打开终端。
1. 运行第一个 Agent
仅用 Python 标准库,输出模拟采购建议,不写入 ERP。
python agentos_lab/agentos_lab/first_agent.py
2. 安装依赖并运行采购案例
先安装 uv,首次安装依赖需要联网。
uv sync --project agentos_lab --locked
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main run purchase --case normal --json
默认案例不需要模型密钥或企业系统账号。企业、ERP、OA 与业务数据均为模拟环境。真实模型、远程 MCP、OPA、Temporal 和遥测后端需要额外配置;framework 命令只展示本地接口映射。
3. 演练长任务恢复
python agentos_lab/run_purchase_task.py --task purchase-demo
python agentos_lab/send_approval.py --task purchase-demo
python agentos_lab/workers/purchase_worker.py
python agentos_lab/query_task.py --task purchase-demo
四条命令从同一目录依次执行,共用 .agentos-demo/tasks.sqlite3。审批后由 Worker 处理,查询结果应为 completed;重复处理不会重复创建模拟采购记录。新演练请换一个任务 ID。
章节代码导航
文件路径均相对于外层 agentos_lab/;命令从解压后的根目录执行。
-
第 1 章 · 第一个 Agent
agentos_lab/first_agent.py
python agentos_lab/agentos_lab/first_agent.py仅用标准库,输出模拟采购建议。
-
第 2 章 · 对象契约
agentos_lab/domain.pyagentos_lab/schema_export.pyobject_contract/
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main framework schemas --json导出核心对象的字段与契约;独立手写校验示例见 object_contract/。
-
第 3 章 · 任务运行时
agentos_lab/runtime.pyagentos_lab/graph_compat.pyagentos_lab/langgraph_api.py
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main run purchase --case write-timeout --json演练采购超时;默认使用本地实现,LangGraph 需安装 runtime 可选依赖。
-
第 4 章 · 模型网关
model_gateway/agentos_lab/model_router.pyagentos_lab/litellm_gateway.py
uv run --project agentos_lab python agentos_lab/model_gateway/route_demo.py --case purchase_budget_limit本地预算降级决策,不调用真实模型供应商。
-
第 5 章 · 工具协议
agentos_lab/fastmcp_adapter.pyagentos_lab/protocols.pyagentos_lab/connectors.py
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main framework fastmcp --json展示工具契约与框架映射;不代表接通远程 MCP 服务。
-
第 6 章 · 数据与证据
agentos_lab/knowledge.pyagentos_lab/data_engine.pyagentos_lab/llamaindex_context.py
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main run document --json运行本地文档案例;context_evidence/ 等独立目录含预设字段示例。
-
第 7 章 · 策略与权限
agentos_lab/policy.pyagentos_lab/control_plane.pyagentos_lab/opa_policy.py
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main run purchase --case permission-denied --json验证越权阻断;真实 OPA 执行需要另行配置服务。
-
第 8 章 · 轨迹与测试
agentos_lab/trace_export.pyagentos_lab/otel_observability.pyagentos_lab/evaluations.pytests/
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main trace purchase --case write-timeout --json查看本地执行轨迹,无需遥测后端。
-
第 9 章 · 长任务恢复
runtime_queue/local_queue.pyrun_purchase_task.pysend_approval.pyworkers/purchase_worker.pyquery_task.py
python agentos_lab/run_purchase_task.py --task purchase-demo先提交任务,再按下方恢复演练审批、处理和查询;使用本地 SQLite,不需要 Temporal 服务。 查看完整恢复步骤
-
第 10 章 · 工程组合
agentos_lab/system.pyagentos_lab/registry.pycomposition/
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main run all --json执行核心场景;composition/ 与 composition_walkthrough/ 的预设输出不能作为真实集成验收。
-
第 11 章 · 采购与设备实战
agentos_lab/runtime.pyagentos_lab/operations_runtime.pyagentos_lab/casebook.py
uv run --project agentos_lab python -m agentos_lab.main run service --case stale-knowledge --json演练设备资料过期并阻断写回;采购冲突使用 run purchase --case erp-conflict --json。
-
第 12 章 · 平台运营
platform_registry/agentos_lab/backstage_catalog.pyagentos_lab/benchmark.py
python agentos_lab/platform_registry/validate_catalog.py检查目录必要标记,不是完整 JSON Schema 校验;Backstage 仅提供对象映射,无独立平台服务。
更新与勘误
源码版本与阅读反馈。
2026-10-25 · 插图与公开源码
新增 89 张正式正文插图的完整 PDF 图册,提供图号、图题及校验值。配套代码现已发布至 AgentOS-Lab,支持查看源码和提交问题。
2026-09-10 · 配套源码整合版
将第 1 章示例纳入同一个工程,提供 12 章代码导航、锁定依赖和本地任务恢复演练。原交付记录报告:在 macOS arm64、Python 3.10.16 下,默认环境与 LangGraph 环境各 72 项测试通过。这是历史验证记录,不代表所有操作系统或真实外部服务均已验证。
勘误与反馈
暂未收录已确认条目。如发现问题,请发送章节、页码、源码版本、运行命令、错误输出及复现步骤至 xujiayu0606@gmail.com。
扩展阅读
相关技术文章;可运行案例见上方源码与章节导航。
- 从零写一个 AI 编程助手:MiniCode 的设计笔记 — 工具调用、上下文与权限边界。
- 现代大语言模型的架构细节 — 理解模型网关背后的模型基础。