SuperAPI AI 工具集

zymi-core

zymi-core 是一个面向 AI 智能体的可审计 MCP 后端,将智能体探索出的操作流程编译为声明式 YAML 流水线。流水线由确定性的工具步骤、LLM 智能体步骤和交互式询问步骤组成,支持事件溯源、重放、分支与审批门控。它可作为 MCP 服务器暴露给 Claude Code、Cursor 等宿主,也可通过 CLI 独立运行,无需模型或 API 密钥即可执行纯工具流水线。

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工具介绍

zymi-core 是一个面向 AI 智能体的可审计 MCP 后端,核心思路是把智能体在试错中收敛出的操作流程编译成声明式 YAML 流水线,让这些流程在智能体不在场时也能稳定、可复现地运行。它被定位为受治理、可复现的底层执行层,而不是自主智能体、IDE 插件或聊天界面。

用途 当用户让编码智能体添加 VPN 用户、部署服务或清理服务器时,智能体往往需要反复试错才能完成;一周后再执行类似任务,智能体可能重新推导出略有差异的步骤,或者因限流、离线而无法执行,且没人记得具体步骤。zymi 针对这一场景,把智能体收敛出的流程固化为 YAML 流水线:大多数步骤是确定性的工具调用,仅在真正需要判断的地方引入 LLM。此后流水线可以脱离智能体独立运行,也可以作为单个 MCP 工具供智能体调用,危险步骤需人工审批,每次运行都有不可篡改的事件记录。

主要能力 流水线:由带 depends_on 边的步骤组成 DAG,独立步骤可并行执行。步骤类型包括:确定性工具步骤(直接分发、参数模板化,无 LLM 跳转)、智能体步骤(带工具白名单的 LLM ReAct 循环)、询问步骤(运行暂停并向调用方提问,终端下由人类回答,MCP 下由连接的智能体回答,然后恢复)。步骤可携带 when 条件实现分支,跳过的分支会级联到后代并记录为 StepSkipped 事件。 工具:支持四类工具,统一编目。声明式 shell/HTTP 工具写在 tools/<name>.yml 中,无需代码;Python @tool 写在 tools/<name>.py 中,支持同步或异步,签名自动映射为 JSON Schema 并自动发现,运行在项目自己的 .venv 中;MCP 服务器,一个 mcp_servers: 条目提供 N 个工具,命名空间为 mcp__<server>__<tool>;内置工具包括 read_file、write_file、write_memory、execute_shell_command、spawn_sub_agent。四类工具都发出相同的 ToolCallRequested / ToolCallCompleted 事件。 MCP 服务器:通过 zymi mcp serve 以 stdio 方式将流水线暴露为 MCP 工具,供 Claude Code、Claude Desktop、Cursor 或任何带 MCP 适配器的框架使用。暴露按流水线选择性开启。审批在调用方 UI 中呈现,门控步骤通过活动的 tools/call 发送 elicitation/create,在 Claude Code 中表现为批准/拒绝表单;不支持 elicitation 的客户端会失败关闭。ask: 步骤借用调用方的推理能力,任务增强调用会进入 input_required 状态并携带 { prompt, resume_token },智能体通过 zymi/reasoning/resume 回答,答案被记录以保证重放字节一致。--expose-observability 可添加只读的 zymi.runs.list / .get / .events / .step_io,让智能体调试自己的运行。 审批:工具上设置 requires_approval: true 会发布 ApprovalRequested 事件,通过通道将人类决定路由回来。通道包括 terminal、http、telegram、mcp_elicitation。解析顺序为流水线覆盖 → 项目默认 → 失败关闭。审批中途崩溃可在重启后修复。 重放、恢复与观察:每次状态变化都是不可变的哈希链事件,可重放、从任意步骤分叉恢复、在 TUI 中浏览,或让智能体读取自己的运行轨迹来解释失败。 长运行服务:zymi serve 响应来自声明式连接器的事件(http_inbound、http_poll、cron、file_read、stdin),并通过输出(http_post、file_append、stdout)应答。默认使用 SQLite,可通过一行 postgres://… 配置多进程共享状态。 上下文窗口管理:智能体的上下文每次迭代从事件日志重建,而非在缓冲区累积;较旧的观察被就地遮蔽,仅在预算仍然紧张时,才用一次摘要调用压缩最旧的一批。 Python 嵌入:在项目 venv 中安装 zymi-core(uv add zymi-core)后,同一个 wheel 暴露 Runtime、Event、EventBus、EventStore、ToolRegistry 和 @tool 装饰器。

使用方式 安装 uv(如未安装):macOS/Linux 执行 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh,Windows 执行 irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex。~/.zymi 是一个普通 zymi 项目,当不在其他项目内时所有命令都会回退到它。可添加自己的流水线(例如站点检查),在 ~/.zymi/project.yml 中允许命令(policy.allow: ["curl *"],未列出的命令会先请求审批),然后运行 zymi run site_check。运行、参数和输出会记录在 ~/.zymi/.zymi/events.db 中,zymi observe 可查看。将任何 MCP 宿主指向该库,每个带 expose.mcp: 块的流水线都会成为工具。模型端点可在 ~/.zymi/providers.yml 中按机器声明一次,并通过名称引用(llm: neuraldeep 或 llm: { use: neuraldeep, model: other }),密钥存放在 ~/.zymi/.env。无法解析的提供者只会禁用智能体步骤,纯工具流水线仍可工作。命令使用 --dir,否则若当前目录是项目则用当前目录,否则用 ~/.zymi。

适用场景 适合需要将智能体反复推导的操作流程固化为可复现、可审计流水线的场景,例如运维操作、部署、用户管理、站点检查等;也适合希望以 MCP 工具形式向编码智能体提供受治理流程的团队,以及需要审批门控和事件溯源记录的环境。

限制 官方文档明确说明:异步任务内的审批等待宿主采纳并会超时(同步调用完全可交互);取消是尽力而为;参数跨边界以字符串传递;mcp serve 目前仅支持 Unix。zymi 有意不是自主智能体、IDE 插件或聊天 UI。