使用少量声明式代码，构建连接端侧设备与云端智能的 AI Agent 系统。
Limioryn 通过分层 API 统一设备 Capability、多 Agent 协作、受约束物理执行、状态确认与恢复，助力您将智能应用构想落地为连接真实设备、可验证、可恢复的工程系统。
当前版本：
0.39.0。项目处于公开预览阶段；涉及人身、财产或工业安全的系统仍需独立风险评估与硬件联锁。
快速体验 Limioryn
要求：Python 3.11 或更高版本。
普通用户可直接从 PyPI 安装，无需下载整个源码仓库：
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\python -m pip install limioryn
.venv\Scripts\python -c "import limioryn; print(limioryn.__version__)"
需要命令行、MQTT 或 Redis 等可选能力时，可以按需安装：
python -m pip install "limioryn[cli,mqtt]"
python -m pip install "limioryn[redis,sentinel-security]"
如果已经克隆本仓库，并希望运行完整黄金示例，则在仓库根目录执行：
python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\python -m pip install -e .
.venv\Scripts\python examples\demo_studio\run.py
打开 http://127.0.0.1:8765，选择场景或拖动传感器，然后观��：
环境变化 → Agent Team 判断 → Capability Tool → 设备执行 → ACK / 对账
默认使用本地规则。若要体验真实 LLM 接入，则需要模型密钥，以 Qwen 为例：
$env:DASHSCOPE_API_KEY = "your-key"
.venv\Scripts\python examples\demo_studio\run.py
几行代码创建一个示例 Demo
from limioryn import create_demo
demo = create_demo("智慧温室", description="让环境变化触发可验证的设备动作")
soil = demo.sensor("soil", capability="sensor.moisture", initial=55, unit="%")
pump = demo.actuator("pump", capability="actuator.relay")
demo.agent(lambda soil: pump.on() if soil < 30 else pump.off())
demo.scene("干燥", soil=22)
demo.scene("湿润", soil=80)
demo.run()
切换到云端多 Agent 时，明确区分执行者与只读复核者：
demo.intelligence(default="local")
demo.model_agent("irrigation", role="operator", devices=[pump],
prompt="依据土壤湿度决定是否灌溉")
demo.model_agent("safety", role="reviewer", devices=[pump],
prompt="复核动作与设备最新确认状态")
demo.team(["irrigation", "safety"], mode="supervise", strategy="local")
多个 Agent 默认不能同时写同一执行器。真实设备也严格区分“目标已发送”“等待确认”和“设备已确认”。
详见 示例详解。
跨多轮持续工作的 Agent Workspace
Demo 验证完成后，可用同样简洁的入口建立长期任务环境：
from pathlib import Path
from limioryn import WorkspaceIdentity, create_workspace
workspace = create_workspace(
"greenhouse-ops", root=Path("./greenhouse-ops"), allow_file_writes=True,
)
identity = WorkspaceIdentity(
tenant_id="farm-a", user_id="operator", device_id="greenhouse-01",
agent_id="irrigation", thread_id="daily-operation",
)
result = await workspace.invoke(agent, "检查土壤并决定是否灌溉", identity=identity)
Workspace 把隔离记忆、总结压缩、可信 Skills、持久任务、人工决定和受控文件统一起来。MCP 与隔离执行合同默认关闭；物理动作始终重新进入 Runtime、Capability、风险、Outbox 与 ACK 安全链。
运行长期智慧温室示例：
.\run_workspace_demo.ps1
从几行代码开始，逐章掌握设备 Capability、物理闭环、熵约束、真实设备与 Workspace，见 Limioryn 简明手册。
为什么选择 Limioryn
- 简洁：声明设备和意图，自动得到控制台、状态投影与执行时间线。
- 端云同构：本地规则、云端模型和���合 Team 复用同一设备合同。
- 设备中立：核心协议不绑定芯片、操作系统、Broker 或云厂商。
- 物理闭环：不是把 Tool 返回值当成功，而是跟踪
RECEIVED → APPLYING → APPLIED → ACK_PENDING。 - 最小权限：Capability 白名单、角色隔离、输入范围和共享执行器冲突检查。
- 不确定性有边界：用熵预算、证据等级和主动观测约束物理动作。
- 分层可扩展：可从 Demo Builder 下沉到 Framework、Runtime 与 Device Harness（设备协议测试台）。
详见 Limioryn 的优势。
真实设备
仓库提供三类参考工程：
| 目标 | 参考实现 | 适合验证 |
|---|---|---|
| ESP32-S3 / ESP-IDF | TLS MQTT/HTTPS、NVS 双槽、继电器与传感器 | 资源受限联网 MCU |
| STM32 | 可移植 C99 核心、HAL/RTOS Port、Flash/Clock/Actuator 接口 | 非联网或外接通信模组 MCU |
| Linux SBC | 可直接运行的 MQTT/HTTPS 节点、GPIO 驱动接口 | 树莓派、工控机、边缘网关 |
这三类是协议与移植边界的代表性验证，不等于所有硬件已获得兼容认证。开发者可以实现相同 Port/Envelope 合同接入其他设备。
详见 真实设备接入。
熵约束执行
普通 Agent 链路常写成：
LLM → Tool Call ��� success
物理世界里，消息送达、执行器动作和真实效果是三件不同的事。Limioryn 为动作附带前置条件、Capability、期望效果、验证、恢复、熵预算和风险上限；证据不足时保留 UNKNOWN，触发观测、对账或拒绝，而不是编造确定性。
文档导航
参与 Limioryn
Limioryn 的代码完全开源，项目不会设置任何打赏渠道。对项目最有价值的支持，是亲自体验、提出问题与建议，并一起建设开放的开发者生态。如果 Limioryn 对你有所帮助，欢迎在 GitHub 点亮一个免费的 Star：它能让更多开发者发现这个项目，也能帮助我们了解哪些方向值得继续投入。
项目边界
Limioryn 提供开发框架、参考协议和安全默认值，不替���功能安全认证、硬件急停、独立看门狗、设备厂商验证或现场法规合规。模型输出不能绕过身份、Capability、Schema、命令白名单和硬件联锁。
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