AI Emulators Ecosystem

AI模拟器生态系统

 ](https://docker.com)  ](https://nodejs.org) 

AI仿真器生态系统是一个全面的编排平台，它将10个专门的AI服务与模型上下文协议（MCP）支持集成在一起，通过微服务架构提供对各种AI功能的统一访问。

🚀 快速开始

One Command生态系统启动

# Clone the repository
git clone https://github.com/ai-ecosystem/future-app.git
cd future-app

# Copy environment template
cp .env.example .env

# Edit environment variables (add your API keys)
nano .env

# Launch the complete ecosystem
docker-compose -f docker-compose.ecosystem.yml up -d

# Access services
open http://localhost:3000  # Grafana Dashboard
open http://localhost:8000  # AIOS API

个性化服务快速入门

Kali桌面MCP服务器

# Start security testing environment
docker run -d --name kali-desktop \
  -p 5901:5901 -p 6080:6080 \
  --privileged \
  kalilinux/kali-rolling bash -c "
    apt-get update && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y \
      kali-desktop-xfce tightvncserver novnc websockify \
      firefox-esr nmap sqlmap wireshark metasploit-framework \
      python3-opencv python3-pip && \
    pip3 install vncdotool pynput && \
    mkdir -p /root/.vnc && \
    echo 'kali' | vncpasswd -f > /root/.vnc/passwd && \
    chmod 600 /root/.vnc/passwd && \
    vncserver :1 -geometry 1920x1080 -depth 24 && \
    /usr/share/novnc/utils/launch.sh --vnc localhost:5901 --listen 6080 &
    tail -f /dev/null"

# Access at http://localhost:6080 (password: kali)

📋 目录

• 特性
• 建筑
• 服务
• 安装
• 配置
• 用法
• API文档
• 发展
• 贡献
• 许可证

✨ 特性

🤖 AI/LLM操作系统

• AIOS：具有LLM路由、内存管理和工具集成的完整AI代理操作系统
• 盒子：具有沙盒和资源管理功能的AI代理环境提供商

🖥️ 计算机控制与自动化

• bytebot：具有虚拟环境和VNC集成的AI桌面代理
• 开放式界面：采用API-first设计的交叉板型计算机控制
• macOS使用：macOS自动化与苹果生态系统集成
• 事实-AI：人工智能驱动的测试自动化，具有可视化测试功能

🎨 专业应用

• 后缀：社交媒体日程安排和内容管理平台
• 只有snarf：Only Fans自动化和内容分发平台
• 卷轴夹自动装置：Instagram卷轴和视频剪辑自动化
• Wan2GP：具有人工智能内容创建功能的视频生成平台

🛠️ 基础设施和工具

• MCP注册表：MCP客户端的服务发现和工具注册
• 综合监控普罗米修斯、格拉法纳和警报
• 集中化的日志：Elasticsearch、Logstash、Kibana堆栈
• 健康检查：自动化服务健康监测
• 安全：JWT身份验证、速率限制、加密

🏗️ 建筑

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      AI Emulators Ecosystem                         │
│                                                                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                    User Interface Layer                        │ │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │ │
│  │  │   Web UI    │  │   API       │  │   CLI       │             │ │
│  │  │ (Grafana)   │  │ Gateway     │  │ Tools       │             │ │
│  │  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                 Orchestration & Control Layer                  │ │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │ │
│  │  │   AIOS      │  │ MCP Registry│  │   Agent     │             │ │
│  │  │ (Agent OS)  │  │   Service   │  │   System    │             │ │
│  │  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                   Specialized Services Layer                    │ │
│  │  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐         │ │
│  │  │GBox │  │Byte│  │Open │  │macOS│  │Factif│  │Postiz│        │ │
│  │  │Env  │  │bot │  │Intf │  │-use │  │-AI  │  │-app │         │ │
│  │  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘         │ │
│  │  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐         │ │
│  │  │Only │  │Reels│  │Wan2 │  │Kali │  │     │  │     │         │ │
│  │  │Snarf│  │Auto │  │GP   │  │Desk │  │     │  │     │         │ │
│  │  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘         │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│                                                                     │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│  │                 Infrastructure & Data Layer                     │ │
│  │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐             │ │
│  │  │ PostgreSQL  │  │    Redis    │  │ Prometheus  │             │ │
│  │  │   Database  │  │    Cache    │  │ Monitoring  │             │ │
│  │  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘             │ │
│  └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

有关详细的体系结构信息，请参见 建筑.md

📦 服务

核心服务

计算机控制服务

内容和社会服务

基础设施服务

🛠️ 安装

系统要求

• 操作系统：支持Docker的Linux/macOS/Windows
• 中央处理器：4+核心（建议8+核心）
• 随机存取存储器：最低16GB（建议32GB+）
• 存储：50GB可用空间
• 图形处理器：NVIDIA GPU（可选，用于AI/ML服务）

Docker安装

# Install Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

# Install Docker Compose
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.24.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

# For GPU support (optional)
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

环境设置

# Clone repository
git clone https://github.com/ai-ecosystem/future-app.git
cd future-app

# Copy environment template
cp .env.example .env

# Edit environment variables
nano .env

所需的环境变量：

# Database
POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password
GRAFANA_PASSWORD=your_grafana_password

# AI Services
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
HUGGINGFACE_TOKEN=hf_your-huggingface-token

# Authentication
JWT_SECRET=your-256-bit-jwt-secret

# VNC/Desktop
VNC_PASSWORD=your-vnc-password

⚙️ 配置

开发配置

# Start development environment
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

# View service logs
docker-compose -f docker-compose.dev.yml logs -f [service-name]

# Run tests
npm run test
python -m pytest tests/

生产配置

# Start production environment
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

# Scale services
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d --scale aios=3

# Update services
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps [service-name]

有关详细的配置选项，请参阅 配置.md

🎯 用法

基本使用示例

AI文本生成

from ai_ecosystem_sdk import AIEcosystemClient

client = AIEcosystemClient(api_key="your-api-key")

response = client.ai.generate_completion(
    prompt="Explain quantum computing",
    model="gpt-4-turbo-preview",
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].text)

计算机自动化

# Take screenshot
screenshot = client.computer.capture_screenshot()
print(f"Screenshot captured: {screenshot.id}")

# Simulate user input
client.computer.click_at(x=500, y=300)
client.computer.type_text("Hello World!")

社交媒体管理

# Schedule a post
post = client.social.schedule_post(
    content="Exciting AI developments! #AI #Tech",
    platforms=["twitter", "linkedin"],
    scheduled_time="2024-01-02T10:00:00Z"
)

print(f"Post scheduled: {post.id}")

MCP工具使用

const { MCPClient } = require('@ai-ecosystem/mcp-client');

const client = new MCPClient({
    registryURL: 'http://localhost:8002'
});

// Discover tools
const tools = await client.discoverTools();
console.log('Available tools:', tools.map(t => t.name));

// Use Kali desktop tools
const screenshot = await client.callTool('kali_screenshot', {
    analyze: true
});

高级用法

工作流程编排

from ai_ecosystem_sdk import Workflow

# Create a content creation workflow
workflow = Workflow(client)

@workflow.step
async def generate_content():
    return await client.ai.generate_completion(
        prompt="Write an engaging social media post about AI",
        model="gpt-4-turbo-preview"
    )

@workflow.step(depends_on=generate_content)
async def create_visual(content):
    return await client.video.generate_video(
        prompt=f"Create visuals for: {content}",
        duration=15
    )

@workflow.step(depends_on=[generate_content, create_visual])
async def schedule_post(content, video):
    return await client.social.schedule_post(
        content=content,
        media_urls=[video.download_url],
        platforms=["twitter", "instagram"]
    )

# Execute workflow
result = await workflow.execute()
print("Content workflow completed:", result)

实时监控

const monitor = client.monitor.createDashboard({
    services: ['aios', 'kali-desktop', 'wan2gp'],
    metrics: ['cpu_usage', 'memory_usage', 'request_rate'],
    alerts: {
        high_cpu: { threshold: 90, duration: '5m' },
        high_memory: { threshold: 85, duration: '3m' }
    }
});

monitor.on('alert', (alert) => {
    console.log('Alert triggered:', alert);
});

monitor.on('metric_update', (service, metrics) => {
    console.log(`${service} metrics:`, metrics);
});

📚 API文档

REST API端点

人工智能操作

• POST /api/v1/ai/generate -生成AI完成项
• POST /api/v1/ai/chat -多回合对话
• GET /api/v1/ai/models -列出可用型号

计算机控制

• POST /api/v1/computer/screenshot -截图
• POST /api/v1/computer/click -模拟鼠标点击
• POST /api/v1/computer/type -发送键盘输入
• GET /api/v1/computer/windows -列出打开的窗口

社交媒体

• GET /api/v1/social/posts -列出已安排的帖子
• POST /api/v1/social/posts -安排新职位
• DELETE /api/v1/social/posts/{id} -删除已安排的帖子

视频生成

• POST /api/v1/video/generate -生成视频
• GET /api/v1/video/generation/{id}/progress -检查进度
• GET /api/v1/video/generation/{id}/result -获取结果

MCP工具规格

所有服务都公开了用于AI代理集成的MCP工具：

// Available tool categories
const toolCategories = {
    ai: ['generate_completion', 'chat_completion', 'analyze_text'],
    computer: ['screenshot', 'click', 'type_text', 'get_windows'],
    social: ['schedule_post', 'get_posts', 'analyze_engagement'],
    video: ['generate_video', 'edit_video', 'add_subtitles'],
    security: ['scan_network', 'analyze_vulnerability', 'penetration_test']
};

有关API的完整文档，请参阅 API毫米

💻 发展

开发设置

# Install development dependencies
pip install -r requirements-dev.txt
npm install

# Set up pre-commit hooks
pre-commit install

# Run development server
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d
npm run dev

测试

# Run all tests
npm run test:all

# Run specific test suites
npm run test:unit
npm run test:integration
npm run test:e2e

# Run with coverage
npm run test:coverage

# Run performance tests
npm run test:performance

代码质量

# Lint code
npm run lint
python -m flake8 .

# Format code
npm run format
python -m black .

# Type checking
npm run type-check
python -m mypy .

有关详细的开发信息，请参阅 Developpent.md

🤝 贡献

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• 遵循常规提交消息
• 编写全面的测试
• 更新文档
• 确保CI/CD通过

📄 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• 用于GPT模型和API的OpenAI
• 拥抱脸为模特主持
• Docker用于容器化
• 神奇工具的开源社区

📞 支持

• 文档: docs/
• 问题:
• 讨论:
• 电子邮件: support@ai-ecosystem.com

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