AI导哈

分布式AI代理系统

UFO³ Galaxy 是一个通过自然语言命令协调多设备完成复杂任务的分布式 AI 代理系统，支持智能任务分发、真实硬件集成和AI内容生成。

  • by DannyFish-11
  • Python
  • 本地部署
  • 3 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 DannyFish-11/ufo-galaxy

使用说明

UFO³ Galaxy - 分布式 AI 代理系统 🛸

📝 最新状态 (2026-01-24)

  • 最新提交: ba5ee88 Clean up galaxy_gateway dependencies
  • 静态代码检查: ✅ 通过
  • 已知问题: 无

版本: v4.2 (2026-01-24)
总节点数: 96 个（93 个基础节点 + 3 个增强节点）

让 AI 拥有身体 - 一个通过自然语言命令协调多设备完成复杂任务的分布式 AI 代理系统。

🚀 核心特性

特性 描述
🧠 智能任务分发 Node 50 NLU 引擎通过 OneAPI 调用 LLM 理解自然语言命令
🖨️ 真实硬件集成 支持拓竹 3D 打印机、摄像头、串口、蓝牙、NFC 等
🎬 AI 内容生成 集成 PixVerse API 生成高质量 AI 视频
⚛️ 异构计算 支持量子计算（IBM Quantum）和 AI 加速
🖥️ 跨平台控制 Windows UI 自动化、macOS 自动化、Android 屏幕镜像
🌐 多协议支持 HTTP, WebSocket, MQTT, SSH, SFTP, ADB, BLE, Serial, CAN, MAVLink

🏗️ 架构设计

UFO³ Galaxy 采用分布式、多层级的架构，由 96 个功能节点组成，通过 AIP/1.0 协议进行通信。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        UFO Galaxy 96-Core Matrix                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                         │
│  ┌─────────────────┐   ┌─────────────────┐   ┌─────────────────┐        │
│  │ Windows PC      │   │ Huawei Cloud    │   │ Android Device  │        │
│  │ (主控 + 96节点) │ ← │ (子 Agent)      │ ← │ (子 Agent + 无障碍)│        │
│  └─────────────────┘   └─────────────────┘   └─────────────────┘        │
│                                                                         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

傻瓜式一键启动指南

在开始之前，请确保您已在所有设备上安装并登录了 Tailscale。

1. 拉取最新代码

在您的 Windows PC 上打开 PowerShell，执行：

# 切换到 E 盘
cd E:\

# 克隆仓库
git clone https://github.com/DannyFish-11/ufo-galaxy.git

# 进入目录
cd ufo-galaxy

2. 配置环境变量

  1. 复制 .env.example 为 .env。
  2. 打开 .env 文件，填入您的所有 API Keys。

3. 启动系统

  1. 右键点击 INSTALL_AND_START.bat 文件。
  2. 选择 “以管理员身份运行”。

脚本会自动完成所有操作。现在，您可以按 F12 键呼出侧边栏，开始发号施令了！

详细节点功能清单

请查看 FINAL_NODE_STATUS.md 获取完整的 79 个节点功能清单。

🎉 v4.1 架构重构 (2026-01-22)

视觉能力统一到 Node_90

为了符合项目的“节点化”设计原则，我们对视觉理解模块进行了全面重构：

  1. 统一视觉节点：所有视觉任务现由 Node_90_MultimodalVision 统一处理
  2. 多 VLM 支持：集成了 Qwen3-VL (via OpenRouter) 和 Gemini 两种 VLM Provider
  3. Gateway 简化：galaxy_gateway 不再包含具体执行逻辑，只负责路由
  4. 弃用文件：vlm_node.py, qwen_vl_api.py, vision_understanding.py 已移至 .deprecated/

详细的架构分析请查看 CODEBASE_AUDIT_REPORT.md。

🎉 v2.0 重大更新 (2026-01-22)

新增核心功能

  1. Node 79: Local LLM - 本地大模型推理

    • 支持 Qwen2.5, DeepSeek-Coder
    • 智能模型选择
    • 降低 90% API 成本

  2. Node 80: Memory System - 四层记忆架构

    • 短期记忆（对话上下文）
    • 长期记忆（笔记文档）
    • 用户画像（偏好设置）

  3. Node 81: Orchestrator - 统一任务编排

    • 简单/顺序/并行/条件任务
    • 智能任务分解
    • 工作流管理

  4. Node 82-85: 实时信息流

    • 网络监控
    • 新闻聚合
    • 股票追踪
    • 提示词库

  5. Dashboard: Web 管理界面

    • 系统概览
    • 节点管理
    • 日志查看
    • 任务管理

性能提升

  • 启动时间：60s → 10s (-83%)
  • 内存占用：4GB → 500MB (-87%)
  • 智能化水平：⭐⭐⭐☆☆ → ⭐⭐⭐⭐⭐ (+40%)

快速开始

# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 拉取模型
ollama pull qwen2.5:7b-instruct-q4_K_M
ollama pull deepseek-coder:6.7b-instruct-q4_K_M

# 启动系统
python galaxy_launcher.py --mode core

# 启动 Dashboard
cd dashboard/backend && python main.py

访问 Dashboard: http://localhost:3000

详细文档：OPTIMIZATION_COMPLETE_REPORT.md

相关 MCP