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# Dashboard Nanobot 架构设计文档（当前实现）
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## 1. 设计原则
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- 控制平面与数据平面分离。
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- 引擎零侵入：不修改 nanobot 源码，仅通过 workspace 与容器管理接入。
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- 镜像显式登记：系统不自动构建，不扫描 `engines/`，只使用 Docker 本地镜像 + DB 注册。
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- 可观测性优先：通过容器日志流解析状态并推送到 WebSocket。
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## 2. 核心组件
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### 2.1 Frontend（React + Zustand）
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- `ImageFactoryModule`：镜像登记与状态展示。
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- `BotWizardModule`：引导创建与模型测试。
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- `BotDashboardModule`：2D 运维控制台（无 3D），采用标准 LLM 聊天气泡视图 + 对话流中的思考动画 + workspace 文件浏览器。
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- 全局支持 light/dark 与 中英文切换。
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### 2.2 Backend（FastAPI + SQLModel + docker-py）
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- 镜像 API：`/api/images`、`/api/docker-images`、`/api/images/register`
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- Bot 生命周期 API：`/api/bots`、`/api/bots/{id}/start|stop|command`
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- Workspace API：`/api/bots/{id}/workspace/tree`、`/api/bots/{id}/workspace/file`
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- Provider 测试 API：`/api/providers/test`
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- 监控通道：`/ws/monitor/{bot_id}`
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### 2.3 Workspace 配置生成器
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`BotConfigManager.update_workspace` 负责：
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- 写入 `.nanobot/config.json`
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- 写入 5 个 bootstrap 文件：
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- `AGENTS.md`
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- `SOUL.md`
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- `USER.md`
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- `TOOLS.md`
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- `IDENTITY.md`
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## 3. 关键数据流
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### 3.1 镜像流
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1. 用户手动构建镜像（命令行）
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2. 前端读取 `/api/docker-images`
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3. 用户点击“加入数据库” -> `/api/images/register`
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4. 后续创建向导只消费 `/api/images` 且筛选 `READY`
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### 3.2 创建流
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1. 前端提交 Bot 创建参数（镜像、provider、模型参数、5 个 md 文件）
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2. 后端校验镜像可用并写入 `botinstance`
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3. 启动时生成 workspace 文件并按资源配额拉起容器（CPU/内存/存储）
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### 3.4 镜像升级流
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1. 在运维面板基础配置中切换 `image_tag`
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2. 后端更新 `.nanobot/config.json`
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3. 用户手动执行 stop -> start，使新镜像生效
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4. `workspace` 目录保持挂载，既有插件与脚本继续可用
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### 3.3 运维流
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1. 前端轮询 `/api/bots` 获取实例列表
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2. 对运行中 bot 建立 WebSocket 连接
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3. 后端解析日志，推送 `AGENT_STATE` 与 `RAW_LOG`
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## 4. 当前约束
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- Provider 测试接口当前只做 `dashscope/openrouter`。
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- Skills 采用 workspace 文件系统模式管理，不再使用数据库注册表。
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- Bot 状态来自日志与容器状态，不依赖侵入式埋点。
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