BaiLongma Continuous Agent Framework
Tick-Driven • Memory-Injected • Tool-Acting

不是一问一答，
而是持续运行的 AI Agent。

BaiLongma 是一个围绕“持续意识流”构建的 AI Agent 实验框架。它会在 TICK 驱动下继续运行，在有消息时优先响应，在空闲时继续基于任务、记忆与上下文推进下一步动作。

查看 GitHub 打开 Brain UI 快速启动
运行方式
Continuous Loop
不是请求式聊天，而是一个持续运行的主循环。
核心能力
Memory + Tools
支持记忆注入、任务状态、工具执行与恢复。
可视化
Brain UI
内置 HTTP API、SSE 事件流与监控界面。

一个 Agent，不止会“回答”。

BaiLongma 的重点不是把模型包成聊天框，而是把长期运行、工具行动、任务持久化和记忆结构真正组合起来。

Core Loop

持续意识流

项目以 TICK 机制驱动，不依赖单次请求存活。消息、空闲、任务、限流与提醒状态都会影响下一次调度。

  • 消息到达立即打断当前处理
  • 空闲时继续执行 L2 TICK
  • 支持动态 tick interval
Memory System

记忆写入与注入

内置记忆识别器、记忆检索器和人物根节点记忆，让 Agent 能在后续轮次里继续“带着过去”工作。

  • SQLite + FTS5 持久化
  • 人物记忆、任务知识、行为约束
  • 支持主动 recall
Action Layer

工具调用闭环

模型不只是生成文本，还能真实地采取动作。工具调用结果会回流给模型，并写入行动日志。

  • send_message / fetch_url
  • read_file / write_file
  • exec_command / reminders
Task State

任务可恢复

通过 [SET_TASK] 与 [CLEAR_TASK] 协议跟踪任务进度，重启后仍能恢复当前执行中的任务。

Observability

可视化监控

项目内置 HTTP API、SSE 事件流、Brain UI 与状态接口，方便观察 Agent 的思考、动作与记忆状态。

Provider Layer

多模型与扩展能力

支持 OpenAI、DeepSeek、MiniMax，并把语音、音乐、歌词等能力独立成 provider 层，便于继续扩展。

围绕“持续运行”组织起来的 Agent 架构。

这不是一个把 prompt 塞给模型的薄壳，而是一条清晰的运行链路：消息输入、记忆注入、上下文补采集、工具执行、识别写回、下一轮继续。

Input
Queue + Interrupt

消息进入队列后打断当前处理，保持“像即时通信一样”的响应体验。

Context
Injector + Gatherer

对话窗口、人物记忆、任务知识与补充上下文一起决定当前轮次看到的世界。

Action
Tool-Calling Loop

模型可以多轮调用工具，直到真正完成动作，而不是一次性吐出答案就结束。

Memory
Recognizer + SQLite

把值得长期保留的事实、人物、对象与经验写回数据库，供后续继续使用。

Observe
API + SSE + Brain UI

把 Agent 的内部状态暴露为可以看见、可以调试、可以继续扩展的界面与接口。

1

主循环启动

初始化数据库、恢复任务状态、启动 HTTP API 与 TUI，然后进入第一轮调度。

2

按需装配上下文

先注入记忆，再根据当前任务判断上下文是否充分，不够就继续读文件或搜记忆。

3

模型驱动行动

输出文本、触发工具、消费工具结果、追加行动日志，然后决定下一轮要不要继续。

4

记忆落库

识别值得长期保留的知识与关系，去重后写入持久层，形成可继续积累的 Agent 历史。

Brain UI — 实时监控面板
思维流 · 记忆图 · 任务状态 · 工具调用链
OPEN →
THOUGHT STREAM → 接收到新消息 → 正在注入记忆... → 执行工具调用 MEMORY GRAPH TASKS 记忆注入 ██████░░ 60% 数据处理 ███████░ 75% 工具调用 ██░░░░░░ 25% STATUS Running Memory: 86 nodes Tools: 312 calls
⬆ Brain UI 面板示意 — 访问 /brain-ui 查看实时运行状态

几分钟内把它跑起来。

BaiLongma 的定位是本地可运行、可观察、可继续改造的 Agent 实验框架。你可以先跑起来，再按自己的方向继续扩展它。

Quick Start

Terminal
git clone https://github.com/xiaoyuanda666-ship-it/BaiLongma.git
cd BaiLongma
npm install

# .env
LLM_PROVIDER=openai
OPENAI_API_KEY=your_key_here

npm start

Open Interfaces

Runtime
http://127.0.0.1:3721/site
http://127.0.0.1:3721/brain-ui
http://127.0.0.1:3721/events
http://127.0.0.1:3721/status
http://127.0.0.1:3721/memories?limit=20

如果你想做的不是一个“会聊天的壳”，而是一个能持续存在、能记住、能行动、能继续推进任务的 Agent，BaiLongma 是一个很好的起点。

Built Around Continuous Agent Runtime

把你的 Agent 从“回答器”，推进成“持续系统”。

现在就去看源码、跑起来，或者直接打开 Brain UI 感受它的运行状态。这个项目最有趣的地方，不是它已经完成了什么，而是它已经具备了继续长成一个更完整 Agent 的骨架。

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