OPC-Bot: 一人公司智理平台 (One Person Company Bot)

让超级个体，拥有一支永不疲倦的 AI 专家团队。

OPC-Bot 是一款专为“一人公司（Solopreneur）”设计的全自动化运营管理平台。它不仅仅是一个任务管理工具，更是一个基于多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）的企业级操作系统。通过可视化编排 AI 员工、自动任务分解、主动复盘进化以及全天候监控通知，它致力于协助个体经营者实现“一人即公司”的商业愿景。

🏗️ 技术架构原理

项目的核心遵循 “感知 -> 决策 -> 执行 -> 反思” 的闭环逻辑。

1. 核心大脑中枢 (Brain Center)

当用户（老板）输入一个模糊的需求时，Brain Center 会扮演“首席架构师”的角色进行任务规划。

职责审计：系统实时扫描当前公司注册的所有 AI 员工及其定义的“职责描述（System Prompt）”。
递归拆解：利用高阶 LLM（如 Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o）将复杂需求拆分为 1-5 个具有依赖关系的具体子任务。
智能指派：基于语义匹配，将任务精准分发给最契合的员工（如：代码任务给“全栈工程师”，监控任务给“助理”）。

2. 任务调度执行引擎 (Task Executor)

负责子任务的自动化流水线执行。

拓扑排序调度：根据 Brain Center 生成的依赖图（Dependencies），引擎自动识别无依赖任务并行执行，含依赖任务按序等待。
双模驱动：
- 工作流模式：若员工配置了 Mastra 工作流，则通过状态机驱动复杂的多步逻辑。
- Agent 模式：对于简单任务，直接调用具备角色属性的 AI Agent 独立完成。
弹性重试与暂停：支持人为干预（Human-in-the-loop），在关键节点（如老板审核）自动挂起并等待。

3. 主动反思与企业记忆 (Reflection & RAG)

这是项目区别于传统工具的关键——企业级自我进化能力。

矢量化日志：所有员工的执行日志会被实时矢量化并存储至 LanceDB 向量数据库。
战略复盘 (CSO Agent)：系统定期聚合近期日志，通过 RAG 检索历史相似错误模式或成功经验，生成“战略复盘文档”。
SOP 沉淀：复盘结果会被转化为标准的作业程序（SOP）存入公司知识库，实现“吃一堑长一智”。

4. 艾薇助理 (Ivy Assistant)

作为公司的“大管家”，Ivy 负责全天候的业务监控。

日志监听：不间断扫描各环节输出，识别错误、警告及里程碑成果。
多渠道通知：通过站内信、邮件、Telegram 等渠道，将经过总结的核心动态第一时间同步给老板。

📊 系统流程图

1. 任务全生命周期执行图

描述从用户输入到最终产出的完整调度逻辑，涵盖了 Brain Center 的任务拆解与 Task Executor 的依赖调度。

sequenceDiagram
    participant Owner as 老板 (用户)
    participant Brain as 大脑中枢 (Brain Center)
    participant DB as 数据库 (Prisma/PostgreSQL)
    participant Executor as 任务调度引擎 (Task Executor)
    participant Worker as AI 员工 (Agent/Workflow)

    Owner->>DB: 提交顶层任务 (Title/Description)
    DB->>Brain: 触发任务拆解
    Brain->>DB: 查询当前公司员工阵容 (Role/Config)
    Brain->>Brain: LLM 解析需求并生成依赖图 (DAG)
    Brain->>DB: 存储持久化子任务 (PENDING)

    loop 批次执行 (Topological Sort)
        Executor->>DB: 获取无依赖/依赖已满足的任务
        Executor->>Worker: 并行启动子任务
        Worker-->>Executor: 返回执行结果/生成日志
        Executor->>DB: 更新子任务状态 (COMPLETED)
    end

    Executor->>DB: 更新父任务状态
    Executor->>Owner: 推送通知 (完成/失败汇报)

2. Mastra 动态工作流执行原理

本项目通过将前端的可视化图结构 (Graph) 转换为 Mastra 的声明式工作流。其核心在于“构建期拓扑化”与“运行期自适应解析”。

graph TD
    subgraph Builder [1. 动态构建期 - Workflow Builder]
        DAG[前端 JSON 图定义] --> BFS[拓扑分层算法]
        BFS -->|无依赖节点| Parallel[wf.parallel]
        BFS -->|顺序依赖| Then[wf.then]
        Parallel/Then --> Commit[wf.commit]
    end

    subgraph Runtime [2. 运行期 - Step Runtime Wrapper]
        Commit --> Exec["run.stream 执行"]

        subgraph StepBox [单个步骤执行环境]
            Input["输入合并: data + params"] --> VarRes["变量解析: {{step.output.xyz}}"]
            VarRes --> Gate{"条件网关检查"}
            Gate -->|Handle 不匹配| Skip["跳过此步骤 / status: skipped"]
            Gate -->|Handle 匹配| Run["底层能力执行: LLM/Code/Tool"]
            Run --> Result["输出结果并广播"]
        end

        Exec --> StepBox
    end

    style Builder fill:#f5f5f5,stroke:#999
    style StepBox fill:#e3f2fd,stroke:#2196f3,stroke-width:2px
    style Gate fill:#fff9c4,stroke:#fbc02d

3. 反思进化闭环

graph LR
    Log[执行日志] -->|矢量化入库| VecDB[(LanceDB 动态记忆)]
    VecDB -->|语义检索| RAG[RAG 语义关联]
    RAG --> Strategy[战略反思 Agent]
    Strategy -->|生成洞察/SOP| KB[公司知识库]
    KB -->|优化 Prompt| Employee[优化后的 AI 员工]

🛠️ 技术栈揭秘

维度	技术选型	理由
基础框架	Next.js 16 (App Router)	利用 React 19 新特性与 Server Actions 实现极速前后端交互。
AI 编排	Mastra	强大的多智能体编排框架，支持复杂的图结构工作流。
可视化	React Flow	提供极佳的员工层级与流程节点编辑体验。
数据库	Prisma + SQLite / PostgreSQL	兼顾开发轻量化与生产级的数据完整性。
向量检索	LanceDB / @mastra/lance	高性能本地矢量数据库，满足企业级知识检索需求。
通信	Node-cron + Telegram Bot	实现定时任务调度与移动端实时互动。

📂 核心目录说明

/app：Next.js 路由与 UI 交互层。
/lib/services：业务逻辑核心（Brain Center, Task Executor, Reflection 等）。
/lib/mastra：AI 员工定义、工具箱（Tools）及工作流（Workflows）。
/prisma：数据库模型定义（员工、任务、日志、知识库）。
/docs：项目进化蓝图与开发文档。

⚡ 快速启动

安装依赖：pnpm install
环境配置：复制 .env.example 为 .env，配置 OPENAI_API_KEY 及数据库地址。

数据库初始化：

pnpm exec prisma db push
npx tsx seed-db.ts

运行开发服：pnpm dev

🎯 结语

OPC-Bot 致力于探索未来的组织形态：“一个人的意志，一群 AI 的执行”。我们相信，随着大模型能力的不断进化，个体经营者将不再受限于精力与多元技能的匮乏。通过 OPC-Bot，每个人都能在数字化浪潮中，轻松经营起属于自己的“超级智能公司”。

Generated by Antigravity AI @ MoshStudio

moshstudio/opc-bot

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