Xenon

Xenon

面向实验、学习和社区协作的可扩展终端 AI 编程 Agent 试验场。

Xenon 不以复刻商业级闭源 coding agent 为目标。它更像一个"AI 编程乌托邦"： 把模型协议、推理范式、工具调用和终端交互拆成可观察、可替换的模块，让任何人 都可以用一个小插件验证自己的 Agent 想法，并通过 Issue 或 PR 与社区一起迭代。

[](https://www.python.org/) [](LICENSE) [](https://github.com/xianyu-sheng/Xenon/actions/workflows/ci.yml) [](https://codecov.io/gh/xianyu-sheng/Xenon) [](https://github.com/xianyu-sheng/Xenon/releases/tag/v0.7.4)

代码托管： GitHub 主仓库 · Gitee 国内镜像

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架构一览

用户输入
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┌──────────────────────────────────────────────┐
│  REPL / CLI  (repl.py + repl_input.py)       │  ← 终端交互
├──────────────────────────────────────────────┤
│  命令层  12 个 command_groups/*.py            │  ← /help /model /mcp /memory ...
│          每个命令组是一个独立可替换的模块       │
├──────────────────────────────────────────────┤
│  引擎层  7 种推理范式 (BaseEngine ABC)         │  ← direct / ReAct / Plan-Execute
│  工具层  9 个 tool_families + 7 阶段管线       │  ← git / web / file / lsp / mcp ...
│  记忆层  memory/ (4 作用域 + 事务锁)           │  ← user / project / session
│  MCP 层  mcp/ (stdio / HTTP / SSE)            │  ← 7000+ 可发现服务器
├──────────────────────────────────────────────┤
│  Provider 层  utils/llm_client.py             │  ← 12 家厂商预设 + 原生协议分支
│              llm_clients/ 为规划中的拆分目标     │
└──────────────────────────────────────────────┘

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如何扩展 — 四个例子

Xenon 的目标是「每加一种新能力只需写一个文件」。四条扩展路径的成熟度不同， 下面标注了各自的现状；正在收敛的部分见 开放 issue。

1. 添加一个新工具

> 现状：注册与分发已经打通，但工具的 description/params 仍在 > xenon/engine/react_prompts.py 的 BUILTIN_TOOLS 里单独维护， > 注册表尚未成为唯一来源。收敛进展见 issue #8。

from xenon.nodes.tool_registry import register_tool_handler

def _handle_search(node, context):
    """handler 契约是 (node, context)。

    node    — 已归一化校验的调用（参数在 node 上）
    context — Xenon 的 AgentContext
    """
    query = getattr(node, "search_pattern", "")
    return {"action_type": "my_search", "success": True, "content": f"搜索: {query}"}

register_tool_handler("my_search", _handle_search, description="搜索我的知识库")

目前还需要同步一件事：把工具的 name/description/params 加进 xenon/engine/react_prompts.py 的 BUILTIN_TOOLS，否则模型看不到这个工具。

2. 添加一个新的推理引擎

> 现状：BaseEngine 抽象已就位（唯一抽象方法是 run()），但还没有 > register_engine()；接入一种新范式目前需要改多处。收敛进展见 issue #6。

# xenon/engine/my_engine.py
from xenon.engine.base import BaseEngine

class MyEngine(BaseEngine):
    """自定义推理范式。BaseEngine.__init__ 需要 model_priority 等参数。"""

    def run(self, user_input, context=None) -> str:
        self._begin_run()
        messages = self._history_messages(user_input, limit=20)
        # 自定义推理逻辑...
        return self._call_llm(messages, phase="my_engine")

引擎自动继承断路器、工具安全、记忆注入等基础设施。但接入 REPL 目前还需要同步 改 xenon/repl/model_registry.py 的 BUILTIN_MODES、xenon/repl/repl.py 的 dispatch 分支，以及 evals/runner.py 的引擎白名单。

3. 添加一个新命令

在 xenon/repl/command_groups/ 对应主题文件里（例如 workspace.py）加：

from xenon.repl.command_registry import command_handler, register_command

register_command("/my-feature", "我的新功能", "/my-feature [args]")

@command_handler("/my-feature")
def _cmd_my_feature(*, args: str, session_state: dict, **kwargs):
    return f"你输入了: {args}"

重启 Xenon 后 /help 会自动列出，/my-feature hello 即可使用。 不需要修改 commands.py（它只是 re-export 层）。

4. 添加一个新的 LLM Provider

> 现状：provider 实现集中在 xenon/utils/llm_client.py，尚未按厂商拆包， > 也还没有 register_provider()。收敛进展见 issue #5 / #7。

若厂商是 OpenAI 兼容协议，只需在 xenon/utils/llm_client.py 的 _PROVIDER_DEFAULTS 加一项：

"my_provider": {
    "base_url": "https://api.myprovider.com/v1",
    "env_key": "MY_PROVIDER_API_KEY",
    "max_output_tokens": 8192,
},

同时需要在 xenon/repl/provider_registry.py 的 PROVIDERS 和 xenon/repl/model_pool.py 的 cost_map 各加一项。若是原生（非 OpenAI 兼容） 协议，还需在 chat_completion() / chat_completion_with_tools() / chat_completion_stream() 三个入口各加分支 —— anthropic 就是这样接的。

HTTP 连接池、重试、凭证管理和 usage 追踪对所有 provider 通用。

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快速开始

# 中国大陆网络优先：从 Gitee 镜像安装
pip install -U "git+https://gitee.com/xianyu-sheng123/Xenon.git@v0.7.4"

# 国际网络或上游开发：从 GitHub 安装
pip install -U "git+https://github.com/xianyu-sheng/Xenon.git@v0.7.4"
xenon

进入 Xenon 后运行 /setup 配置模型和 API Key，然后直接描述任务。 Python 3.10 及以上版本可用。

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核心能力

| 能力 | 说明 | |------|------| | DeepSeek 适配 | V4 模型发现、reasoning_effort、原生工具调用、思考消息连续性 | | Cache Rails | 按模型和执行契约维护追加式提示词轨道；/cache 与 /cost 展示厂商 usage 和费用 | | 执行引擎 | direct、ReAct、Plan-Execute、Reflection 和三种组合模式 | | 工具安全 | 权限确认、超时、断路器、结构化结果和中断恢复点 | | 用户治理记忆 | 会话、项目本地、项目共享、用户全局四个作用域；自动候选必须确认后才写入 | | 扩展 | Agent Skills、MCP（stdio/HTTP/SSE）、Ark 与 OpenAI-compatible Provider | | 终端界面 | 多行输入、固定状态栏、Ctrl+O 折叠详情、运行状态图标 |

评测结果

所有数字来自可复现的真实运行。缓存与成本以 API 返回的 usage 为准。

| 评测 | 指标 | 结果 | |------|------|------| | 自建 20 任务 | 机器断言通过率 | 65%（13/20） | | 自建 20 任务 | 工具执行成功率 | 95.09% | | Cache Rails | 厂商上报命中率 | 97.35%，节省 93.03% | | SWE-bench Lite | 引擎-实例格通过率 | 57.14%（4/7，1 instance × 7 engines 矩阵验证） |

未跑的项目一律标注原因，不以"计划中"占位充当结果。

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文档

| 文档 | 内容 | |------|------| | [架构设计](docs/ARCHITECTURE.md) | 缓存、路由、工具、记忆与恢复机制 | | [快速上手](docs/GUIDE.md) | 安装、配置、模型与执行模式 | | [DeepSeek 缓存](docs/deepseek-guide.md) | Cache Rails、usage、费用与诊断 | | [记忆系统](docs/MEMORYSYSTEMSPEC.md) | 作用域、用户确认、容量治理与回滚 | | [Agent Skills](docs/AGENT_SKILLS.md) | SKILL.md 发现、加载与安全边界 | | [TUI 操作](docs/TUI.md) | 输入区、状态栏与快捷键 | | [贡献指南](CONTRIBUTING.md) | Issue / PR 流程、代码规范 | | [更新日志](CHANGELOG.md) | 各版本功能与验证结果 |

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开发

git clone https://github.com/xianyu-sheng/Xenon.git
cd Xenon
pip install -e ".[dev]"
ruff check xenon tests evals
pytest -q -m "not live"

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License

[MIT](LICENSE) · GitHub · Gitee

Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: xianyu-sheng
• Source: xianyu-sheng/Xenon
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.