OpenSpace/docs/analysis/openspace.md

OpenSpace（子代理C）初学者速读

1）这个仓库是做什么的（一句话版）

OpenSpace 是一个给 AI Agent 用的技能中心（Skill Hub）。 它的目标不是“加更多技能”，而是让 Agent 在真实任务里形成一个循环： 先执行 → 记录结果 → 判断技能可靠性 → 只保留和复用值得信任的技能。

你可以把它理解成：

• 一个让 Skill 能够被发现的仓库（本地 + 云端）
• 一个把每次执行都变成证据的记录系统
• 一个在证据基础上自动改进 Skill 的进化系统

2）关键模块（按“怎么先看懂它”来分）

• openspace/application.py + openspace/runtime/
  • OpenSpace 的主入口和运行核心。
  • 负责把任务、状态、会话、配置串起来，CLI / MCP / Dashboard 共用同一套执行逻辑。
• openspace/skill_engine/
  • 技能引擎，负责 Skill 的发现、排序、执行后评估、进化和版本记录。
  • 你会看到 analyzer.py、evolver.py、store.py、skill_ranker.py 这些核心文件。
• openspace/grounding/
  • 工具执行层，连接不同后端能力（Shell、Web、MCP、GUI 等），用于真正“做事”。
• openspace/agents/ 和 openspace/tool_runtime/
  • Agent 的决策与工具调用运行时，决定什么时候用哪个技能、怎么调用工具。
• openspace/cloud/
  • 与云端技能社区连接：搜索、下载、上传技能，处理账号和访问权限。
• openspace/communication/
  • 消息网关能力，面向多渠道（例如 WhatsApp、Feishu）执行任务入口。
• openspace/recording/ + openspace/telemetry/ + openspace/persistence/
  • 负责把执行过程、质量指标、日志、录像等写入“证据库”，后续用于决策和回放。
• openspace/cli/、openspace/entrypoints/、apps/
  • 用户如何使用 OpenSpace 的入口层：命令行、MCP 服务、Dashboard、TUI、Gateway 等。

3）新手友好执行流程（先懂这条线）

1. 你给 Agent 一个任务。
2. OpenSpace 从本地/云端找候选 Skill。
3. 通过 skill_engine + grounding 执行任务。
4. 任务结束后写入执行记录（成功/失败/回退）。
5. 根据记录更新技能质量分。
6. 对低质量技能提出改进候选（FIX / DERIVED / CAPTURED）。
7. 经验证与确认后进入更高可信状态，再供后续任务复用。

4）我建议先读的地方（按优先级）

1. README.md 的 Framework 和 Code Structure（中文可先读 README_zh.md）
2. openspace/host_skills/README.md（想接入 Agent 时）
3. openspace/skill_engine/README.md（如果有的话）
4. 本文档：docs/analysis/openspace.md