release(v0.2.0): streaming, MCP protocol, Browser Hand, security enhancements
## Major Features ### Streaming Response System - Implement LlmDriver trait with `stream()` method returning async Stream - Add SSE parsing for Anthropic and OpenAI API streaming - Integrate Tauri event system for frontend streaming (`stream:chunk` events) - Add StreamChunk types: Delta, ToolStart, ToolEnd, Complete, Error ### MCP Protocol Implementation - Add MCP JSON-RPC 2.0 types (mcp_types.rs) - Implement stdio-based MCP transport (mcp_transport.rs) - Support tool discovery, execution, and resource operations ### Browser Hand Implementation - Complete browser automation with Playwright-style actions - Support Navigate, Click, Type, Scrape, Screenshot, Wait actions - Add educational Hands: Whiteboard, Slideshow, Speech, Quiz ### Security Enhancements - Implement command whitelist/blacklist for shell_exec tool - Add SSRF protection with private IP blocking - Create security.toml configuration file ## Test Improvements - Fix test import paths (security-utils, setup) - Fix vi.mock hoisting issues with vi.hoisted() - Update test expectations for validateUrl and sanitizeFilename - Add getUnsupportedLocalGatewayStatus mock ## Documentation Updates - Update architecture documentation - Improve configuration reference - Add quick-start guide updates Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# OpenMAIC 深度分析报告
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> **来源**: https://github.com/THU-MAIC/OpenMAIC
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> **分析日期**: 2026-03-22
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> **许可证**: AGPL-3.0
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## 1. 项目概述
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### 1.1 项目定位
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**OpenMAIC** (Open Multi-Agent Interactive Classroom) 是由清华大学 MAIC 团队开发的开源 AI 互动课堂平台。它能够将任何主题或文档转化为丰富的互动学习体验，核心特点是**多智能体协作**驱动的教育场景生成。
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- **在线演示**: https://open.maic.chat/
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- **学术论文**: 发表于 JCST'26 (Journal of Computer Science and Technology)
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### 1.2 主要功能和特性
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| 功能模块 | 描述 |
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|---------|------|
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| **一键课堂生成** | 输入主题或上传文档，自动生成完整课堂 |
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| **多智能体课堂** | AI 老师和 AI 同学实时授课、讨论、互动 |
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| **丰富场景类型** | 幻灯片、测验、HTML 交互式模拟、项目制学习 (PBL) |
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| **白板 & 语音** | 智能体实时绘制图表、书写公式、语音讲解 |
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| **导出功能** | 支持导出 `.pptx` 幻灯片或交互式 `.html` 网页 |
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| **OpenClaw 集成** | 可从飞书、Slack、Telegram 等聊天应用中直接生成课堂 |
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### 1.3 目标用户群体
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- **教育工作者**: 快速创建互动课程内容
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- **学生**: 获得沉浸式、个性化的学习体验
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- **企业培训**: 自动化培训材料生成
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- **内容创作者**: 将文档转化为互动演示
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## 2. 技术架构
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### 2.1 项目结构
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OpenMAIC/
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├── app/ # Next.js App Router
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│ ├── api/ # 服务端 API 路由 (~18 个端点)
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│ │ ├── generate/ # 场景生成流水线
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│ │ ├── generate-classroom/ # 异步课堂生成提交与轮询
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│ │ ├── chat/ # 多智能体讨论 (SSE 流式传输)
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│ │ ├── pbl/ # 项目制学习端点
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│ │ └── ... # quiz-grade, parse-pdf, web-search 等
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│ ├── classroom/[id]/ # 课堂回放页面
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│ └── page.tsx # 首页
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├── lib/ # 核心业务逻辑
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│ ├── generation/ # 两阶段课堂生成流水线
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│ ├── orchestration/ # LangGraph 多智能体编排
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│ ├── playback/ # 回放状态机
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│ ├── action/ # 动作执行引擎
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│ ├── ai/ # LLM 服务商抽象层
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│ ├── api/ # Stage API 门面
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│ ├── store/ # Zustand 状态管理
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│ └── types/ # TypeScript 类型定义
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├── components/ # React UI 组件
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│ ├── slide-renderer/ # Canvas 幻灯片编辑器
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│ ├── scene-renderers/ # Quiz/Interactive/PBL 场景渲染器
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│ ├── generation/ # 课堂生成工具栏
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│ ├── chat/ # 聊天区域和会话管理
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│ ├── settings/ # 设置面板
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│ ├── whiteboard/ # SVG 白板绘图
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│ ├── agent/ # 智能体头像、配置
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│ └── ui/ # 基础 UI 组件 (shadcn/ui)
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├── packages/ # 工作区子包
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│ ├── pptxgenjs/ # 定制化 PowerPoint 生成
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│ └── mathml2omml/ # MathML → Office Math 转换
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└── skills/openmaic/ # OpenClaw Skill 定义
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```
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### 2.2 技术栈
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| 层级 | 技术 |
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|------|------|
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| **前端框架** | Next.js 16 + React 19 |
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| **状态管理** | Zustand 5 |
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| **样式方案** | Tailwind CSS 4 |
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| **LLM SDK** | Vercel AI SDK + LangGraph |
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| **类型系统** | TypeScript 5 |
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| **Canvas 渲染** | @napi-rs/canvas |
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| **幻灯片渲染** | 基于 PPTist 的 Canvas 引擎 |
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||||
| **存储** | IndexedDB (Dexie) |
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| **富文本编辑** | ProseMirror |
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### 2.3 核心模块和组件
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#### A. 生成流水线 (`lib/generation/`)
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**两阶段生成架构**:
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1. **大纲生成** (Stage 1): 分析用户输入，生成结构化课堂大纲
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2. **场景生成** (Stage 2): 每个大纲条目生成为丰富的场景
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```
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用户输入 → 大纲生成器 → 场景生成器 → 完整课堂
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↓ ↓
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||||
SceneOutline[] Scene[] (含 Actions)
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```
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#### B. 多智能体编排 (`lib/orchestration/`)
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**LangGraph 状态机拓扑**:
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```
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||||
START → director ──(end)──→ END
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│
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└─(next)→ agent_generate ──→ director (loop)
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```
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||||
**Director 策略**:
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||||
- **单智能体**: 纯代码逻辑，无 LLM 调用
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||||
- **多智能体**: LLM 决定下一个发言的智能体
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||||
#### C. 回放引擎 (`lib/playback/engine.ts`)
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||||
|
||||
**状态机**:
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||||
```
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||||
start() pause()
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||||
idle ──────────────────→ playing ──────────────→ paused
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▲ ▲ │
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||||
│ │ resume() │
|
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│ └───────────────────────┘
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||||
│
|
||||
│ handleEndDiscussion()
|
||||
│ confirmDiscussion()
|
||||
│ / handleUserInterrupt()
|
||||
│ │
|
||||
│ ▼ pause()
|
||||
└──────────────────────── live ──────────────→ paused
|
||||
```
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||||
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||||
#### D. 动作引擎 (`lib/action/engine.ts`)
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||||
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||||
**支持 28+ 种动作类型**:
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||||
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| 类别 | 动作 |
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||||
|------|------|
|
||||
| **视觉特效** (Fire-and-forget) | `spotlight`, `laser` |
|
||||
| **语音** | `speech` (带 TTS) |
|
||||
| **白板** | `wb_open`, `wb_close`, `wb_draw_text`, `wb_draw_shape`, `wb_draw_chart`, `wb_draw_latex`, `wb_draw_table`, `wb_draw_line`, `wb_clear`, `wb_delete` |
|
||||
| **视频** | `play_video` |
|
||||
| **讨论** | `discussion` |
|
||||
|
||||
### 2.4 数据流和通信机制
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||||
**核心数据流**:
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```
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||||
用户操作 → React UI → Zustand Store → Next.js API → LangGraph → LLM
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↓ ↓
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SSE Stream ← StatelessEvent ← Agent Response
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```
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||||
**SSE 事件类型** (`StatelessEvent`):
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||||
- `agent_start` / `agent_end`: 智能体开始/结束
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||||
- `text_delta`: 文本增量
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||||
- `action`: 动作执行
|
||||
- `thinking`: 思考状态
|
||||
- `cue_user`: 提示用户发言
|
||||
- `done` / `error`: 完成/错误
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||||
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---
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||||
## 3. 核心能力
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||||
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||||
### 3.1 Agent 架构设计
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||||
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||||
**智能体配置结构** (`AgentConfig`):
|
||||
```typescript
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||||
interface AgentConfig {
|
||||
id: string; // 唯一 ID
|
||||
name: string; // 显示名称
|
||||
role: string; // 角色: teacher, assistant, student
|
||||
persona: string; // 完整系统提示词
|
||||
avatar: string; // 头像 URL 或 emoji
|
||||
color: string; // UI 主题色
|
||||
allowedActions: string[]; // 允许的动作类型
|
||||
priority: number; // Director 选择优先级 (1-10)
|
||||
isDefault: boolean; // 是否默认模板
|
||||
isGenerated?: boolean; // 是否由 LLM 生成
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**默认智能体**:
|
||||
|
||||
| ID | 名称 | 角色 | 优先级 |
|
||||
|----|------|------|--------|
|
||||
| default-1 | AI teacher | teacher | 10 |
|
||||
| default-2 | AI助教 | assistant | 7 |
|
||||
| default-3 | 显眼包 | student | 4 |
|
||||
| default-4 | 好奇宝宝 | student | 5 |
|
||||
| default-5 | 笔记员 | student | 5 |
|
||||
| default-6 | 思考者 | student | 6 |
|
||||
|
||||
**角色-动作映射**:
|
||||
```typescript
|
||||
const ROLE_ACTIONS = {
|
||||
teacher: [...SLIDE_ACTIONS, ...WHITEBOARD_ACTIONS], // 全部能力
|
||||
assistant: [...WHITEBOARD_ACTIONS], // 仅白板
|
||||
student: [...WHITEBOARD_ACTIONS], // 仅白板
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.2 工具/能力系统
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||||
|
||||
**动作执行架构**:
|
||||
```typescript
|
||||
class ActionEngine {
|
||||
async execute(action: Action): Promise<void> {
|
||||
// 1. 自动打开白板 (如果需要)
|
||||
// 2. 根据动作类型执行
|
||||
switch (action.type) {
|
||||
case 'spotlight': // Fire-and-forget
|
||||
case 'laser':
|
||||
case 'speech': // 同步等待 TTS
|
||||
case 'wb_*': // 同步等待渲染
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**结构化输出格式** (LLM 生成):
|
||||
```json
|
||||
[
|
||||
{"type": "action", "name": "spotlight", "params": {"elementId": "img_1"}},
|
||||
{"type": "text", "content": "Hello students..."},
|
||||
{"type": "action", "name": "wb_draw_text", "params": {...}}
|
||||
]
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3.3 记忆/上下文管理
|
||||
|
||||
**无状态架构设计**:
|
||||
- 后端完全无状态，所有状态由客户端维护
|
||||
- 每次请求携带完整上下文 (`StatelessChatRequest`)
|
||||
|
||||
**DirectorState (跨轮次传递)**:
|
||||
```typescript
|
||||
interface DirectorState {
|
||||
turnCount: number; // 当前轮次
|
||||
agentResponses: AgentTurnSummary[]; // 智能体响应历史
|
||||
whiteboardLedger: WhiteboardActionRecord[]; // 白板操作记录
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**存储层**:
|
||||
- **IndexedDB** (Dexie): 课堂数据、大纲、生成的智能体
|
||||
- **localStorage**: 智能体注册表、用户配置
|
||||
- **持久化策略**: Zustand persist middleware + debounce 保存
|
||||
|
||||
### 3.4 多模态支持
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||||
|
||||
| 模态 | 实现 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| **文本** | 流式生成 + SSE |
|
||||
| **语音** | Azure TTS / 浏览器 TTS |
|
||||
| **图像** | 多服务商 (Kling, Qwen, Seedance 等) |
|
||||
| **视频** | Kling, Veo, Seedance |
|
||||
| **LaTeX** | KaTeX 渲染 |
|
||||
| **图表** | ECharts |
|
||||
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||||
---
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||||
## 4. 代码质量评估
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### 4.1 代码组织方式
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||||
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||||
**优点**:
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||||
- 清晰的模块划分
|
||||
- 类型集中管理 (`lib/types/`)
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||||
- API 门面模式 (`lib/api/stage-api.ts`)
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||||
- 关注点分离 (生成/播放/动作)
|
||||
|
||||
**文件规模**:
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||||
- 核心文件 200-800 行
|
||||
- 最大文件 `director-graph.ts` 约 450 行
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||||
### 4.2 测试覆盖
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||||
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||||
**未发现测试文件** - 这是项目的明显短板。建议添加:
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||||
- 单元测试: 生成流水线、动作解析
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||||
- 集成测试: API 端点
|
||||
- E2E 测试: 课堂生成流程
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||||
### 4.3 文档完善度
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||||
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||||
**优点**:
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||||
- 详细的 README (中英双语)
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||||
- 内联注释丰富
|
||||
- SKILL.md 示例展示了 Skill 系统用法
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||||
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||||
**不足**:
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||||
- 缺少 API 文档
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||||
- 缺少架构图 (除 README 中的文字描述)
|
||||
- 无贡献指南细节
|
||||
|
||||
### 4.4 可扩展性设计
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||||
|
||||
**良好实践**:
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||||
- **Provider 抽象**: 统一的 LLM 服务商接口
|
||||
- **Action 插件化**: 易于添加新动作类型
|
||||
- **Scene 类型扩展**: 支持 slide/quiz/interactive/pbl
|
||||
- **Agent 注册表**: 支持动态添加智能体
|
||||
|
||||
**扩展点**:
|
||||
```typescript
|
||||
// 添加新 Provider
|
||||
PROVIDERS['new-provider'] = { ... };
|
||||
|
||||
// 添加新 Action 类型
|
||||
type Action = ... | NewAction;
|
||||
|
||||
// 添加新 Scene 类型
|
||||
type SceneContent = ... | NewContent;
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
## 5. 与 ZCLAW 的整合分析
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||||
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||||
### 5.1 可复用的组件
|
||||
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||||
| 组件 | 来源路径 | ZCLAW 适用场景 |
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||||
|------|---------|---------------|
|
||||
| **LLM Provider 抽象** | `lib/ai/providers.ts` | 统一多模型支持 |
|
||||
| **结构化输出解析** | `lib/orchestration/stateless-generate.ts` | Tool Call 解析 |
|
||||
| **Action 系统** | `lib/types/action.ts` + `lib/action/engine.ts` | Agent 能力定义 |
|
||||
| **智能体注册表** | `lib/orchestration/registry/` | Agent 配置管理 |
|
||||
| **Zustand Store 模式** | `lib/store/` | 状态管理参考 |
|
||||
| **SKILL.md 格式** | `skills/openmaic/SKILL.md` | Skill 系统设计 |
|
||||
|
||||
### 5.2 架构参考价值
|
||||
|
||||
#### A. 无状态后端设计
|
||||
|
||||
OpenMAIC 的无状态架构非常适合 ZCLAW 参考:
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// StatelessChatRequest - 所有状态由客户端传递
|
||||
interface StatelessChatRequest {
|
||||
messages: UIMessage[]; // 对话历史
|
||||
storeState: { ... }; // 应用状态
|
||||
config: { agentIds, ... }; // 智能体配置
|
||||
directorState?: DirectorState; // 跨轮次状态
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
ZCLAW 可采用类似模式，避免服务端状态管理复杂性。
|
||||
|
||||
#### B. LangGraph 多智能体编排
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// Director Graph - 智能体调度状态机
|
||||
const graph = new StateGraph(OrchestratorState)
|
||||
.addNode('director', directorNode)
|
||||
.addNode('agent_generate', agentGenerateNode)
|
||||
.addEdge(START, 'director')
|
||||
.addConditionalEdges('director', directorCondition, {...})
|
||||
.addEdge('agent_generate', 'director');
|
||||
```
|
||||
|
||||
ZCLAW 的多 Agent 协作可参考此模式。
|
||||
|
||||
#### C. Action 执行引擎
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// 统一的动作执行入口
|
||||
class ActionEngine {
|
||||
async execute(action: Action): Promise<void> {
|
||||
// Fire-and-forget vs Synchronous
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
ZCLAW 的 Hands 系统可采用类似架构。
|
||||
|
||||
### 5.3 潜在的整合方式
|
||||
|
||||
#### 方式 1: 作为 ZCLAW 的 Skill
|
||||
|
||||
OpenMAIC 可作为 ZCLAW 的一个 Skill 集成:
|
||||
|
||||
```markdown
|
||||
# skills/openmaic/SKILL.md
|
||||
---
|
||||
name: openmaic
|
||||
description: 生成互动课堂
|
||||
---
|
||||
```
|
||||
|
||||
用户可通过 ZCLAW 调用 OpenMAIC 的课堂生成能力。
|
||||
|
||||
#### 方式 2: 共享组件库
|
||||
|
||||
抽取共享组件:
|
||||
- `zclaw-shared-types`: Action 类型、Provider 接口
|
||||
- `zclaw-action-engine`: 通用动作执行引擎
|
||||
- `zclaw-llm-adapter`: LLM 服务商适配器
|
||||
|
||||
#### 方式 3: 架构借鉴
|
||||
|
||||
| OpenMAIC 特性 | ZCLAW 对应 |
|
||||
|--------------|-----------|
|
||||
| Director Graph | zclaw-kernel 调度器 |
|
||||
| Agent Registry | Agent 分身管理 |
|
||||
| Action Engine | Hands 能力系统 |
|
||||
| Stage/Scene | 会话/任务管理 |
|
||||
|
||||
### 5.4 需要适配的部分
|
||||
|
||||
| 差异点 | OpenMAIC | ZCLAW | 适配建议 |
|
||||
|--------|----------|-------|---------|
|
||||
| **运行时** | Next.js (服务端) | Tauri (桌面端) | 重构为 Rust 调用 |
|
||||
| **状态存储** | IndexedDB | SQLite | 保持数据结构，换存储后端 |
|
||||
| **通信协议** | SSE over HTTP | gRPC / Tauri Commands | 适配流式响应 |
|
||||
| **UI 框架** | React + Next.js | React + Tauri | 组件可复用 |
|
||||
| **部署模式** | Web / Vercel | 桌面应用 | 需本地 LLM 支持 |
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 6. 总结与建议
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||||
|
||||
### 6.1 OpenMAIC 的优势
|
||||
|
||||
1. **成熟的多智能体编排**: LangGraph 状态机设计精良
|
||||
2. **丰富的场景类型**: 幻灯片、测验、交互、PBL 全覆盖
|
||||
3. **完善的多模态支持**: 文本、语音、图像、视频、白板
|
||||
4. **无状态架构**: 易于扩展和维护
|
||||
5. **学术论文支撑**: 有理论基础
|
||||
|
||||
### 6.2 OpenMAIC 的不足
|
||||
|
||||
1. **缺少测试**: 无单元测试、集成测试
|
||||
2. **Web-only**: 无桌面端支持
|
||||
3. **依赖外部服务**: 需要多个 API Key
|
||||
4. **文档分散**: 缺少集中式 API 文档
|
||||
|
||||
### 6.3 对 ZCLAW 的建议
|
||||
|
||||
1. **借鉴无状态设计**: 将状态管理收敛到客户端
|
||||
2. **采用 Action 系统模式**: 统一 Hands 能力接口
|
||||
3. **参考 LangGraph 编排**: 实现多 Agent 协作
|
||||
4. **复用 Provider 抽象**: 统一 LLM 服务商管理
|
||||
5. **保持桌面端优势**: OpenMAIC 的 Web 限制是 ZCLAW 的机会
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 7. 关键代码参考
|
||||
|
||||
### 7.1 Provider 抽象接口
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// lib/ai/providers.ts
|
||||
export type ProviderId = 'openai' | 'anthropic' | 'google' | ...;
|
||||
|
||||
export const PROVIDERS: Record<ProviderId, ProviderConfig> = {
|
||||
openai: {
|
||||
name: 'OpenAI',
|
||||
models: ['gpt-4o', 'gpt-4o-mini', ...],
|
||||
defaultModel: 'gpt-4o-mini',
|
||||
},
|
||||
// ...
|
||||
};
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 7.2 Action 类型定义
|
||||
|
||||
```typescript
|
||||
// lib/types/action.ts
|
||||
export type Action =
|
||||
| SpotlightAction
|
||||
| LaserAction
|
||||
| SpeechAction
|
||||
| WhiteboardAction
|
||||
| VideoAction
|
||||
| DiscussionAction;
|
||||
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||||
export interface ActionBase {
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type: string;
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id?: string;
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}
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```
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### 7.3 Agent 配置结构
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```typescript
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// lib/types/agent.ts
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export interface AgentConfig {
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id: string;
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||||
name: string;
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||||
role: 'teacher' | 'assistant' | 'student';
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||||
persona: string;
|
||||
avatar: string;
|
||||
color: string;
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||||
allowedActions: string[];
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||||
priority: number;
|
||||
isDefault: boolean;
|
||||
}
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```
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## 8. AGPL-3.0 许可证风险分析
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### 8.1 风险评估
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| 风险点 | 影响 | 严重程度 |
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|--------|------|----------|
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| **Copyleft 传染** | 整合代码可能要求 ZCLAW 也开源 | 🔴 高 |
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| **网络条款** | AGPL-3.0 的网络使用条款比 GPL 更严格 | 🔴 高 |
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| **商业影响** | 可能影响 ZCLAW 的商业化能力 | 🔴 高 |
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### 8.2 决策
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❌ **不直接整合 OpenMAIC 代码**
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✅ **仅借鉴架构思想和设计模式**
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## 9. 基于 ZCLAW 现有能力的实现方案
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### 9.1 ZCLAW 已有能力对照
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| OpenMAIC 功能 | ZCLAW 对应 | 成熟度 |
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|---------------|------------|--------|
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| 多 Agent 编排 (Director Graph) | A2A 协议 + Kernel Registry | 框架完成 |
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| Agent 角色配置 | Skills + Agent 分身 | 完成 |
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| 动作执行引擎 (28+ Actions) | Hands 能力系统 | 完成 |
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| 工作流编排 | Trigger + EventBus | 基础完成 |
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| 状态管理 | MemoryStore (SQLite) | 完成 |
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| 外部集成 | Channels | 框架完成 |
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### 9.2 实现路径
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1. **完善 A2A 通信** - 实现 `crates/zclaw-protocols/src/a2a.rs` 中的 TODO
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2. **扩展 Hands** - 添加 whiteboard/slideshow/speech/quiz 能力
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3. **创建 Skill** - classroom-generator 课堂生成技能
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4. **工作流增强** - DAG 编排、条件分支、并行执行
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### 9.3 需要新增的文件
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hands/whiteboard.HAND.toml # 白板能力
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hands/slideshow.HAND.toml # 幻灯片能力
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hands/speech.HAND.toml # 语音能力
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hands/quiz.HAND.toml # 测验能力
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skills/classroom-generator/SKILL.md # 课堂生成
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```
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## 10. 后续行动项
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- [ ] 完善 A2A 协议实现（消息路由、能力发现）
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- [ ] 创建教育类 Hands（whiteboard、slideshow、speech、quiz）
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- [ ] 开发 classroom-generator Skill
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- [ ] 增强工作流编排能力（DAG、条件分支）
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