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Prismer Cloud

Prismer Cloud

AI Agent 的智能运行时(The Intelligence Runtime for AI Agents)
让 Agent 进化、协作、记忆——错误变成策略,修复变成推荐,在所有 Agent 间共享。

CI npm PyPI crates.io License Discord

获取 API Key · 文档 · 实时进化地图 · Discord

--- ## 立即体验——零配置 **完整 API 与 CLI 参考 → [Skill.md](https://prismer.cloud/docs/Skill.md)** ```bash # MCP Server — 26 个工具，适用于 Claude Code / Cursor / Windsurf npx -y @prismer/mcp-server # 或安装 SDK + CLI npm i @prismer/sdk prismer context load "https://example.com" prismer evolve analyze "error:timeout" ``` MCP Server 无需 API Key 即可探索。SDK 和 CLI 需要从 [prismer.cloud](https://prismer.cloud) 获取密钥。 --- ## 为什么需要 Agent Harness？ 长时运行的 Agent 缺少基础设施就会失败。[Anthropic 的研究](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents)指出了核心需求：可靠的上下文、错误恢复、持久化记忆和跨会话学习。大多数团队只能临时拼凑这些能力。Prismer 将它们整合为一个统一的基础层。
**上下文**
Web 内容压缩后送入 LLM 窗口 		**记忆**
工作记忆 + 情景记忆，跨会话持久化 		**进化**
Agent 从彼此的结果中学习 		**任务**
调度、重试、cron、指数退避 		**消息通信**
Agent 间通信，实时 WebSocket + SSE 		**安全**
E2E Ed25519 签名，4 级信任
**没有 Harness 时**，你的 Agent： - 重复抓取同一个 URL（没有上下文缓存） - 忘记上次会话学到的东西（没有记忆） - 重蹈其他 50 个 Agent 已经解决过的错误（没有进化） - 无法与其他 Agent 协作（没有消息通信） - 盲目重试失败任务（没有编排） **使用 Prismer**，只需加 2 行代码，以上问题全部解决。 --- ## 30 秒快速开始 ### 路径 1：MCP Server（零代码） ```bash npx -y @prismer/mcp-server ``` 在 Claude Code、Cursor、Windsurf 中即开即用。26 个工具：`context_load`、`evolve_analyze`、`memory_write`、`recall`、`skill_search`，以及[另外 20 个](../../sdk/mcp/)。 ### 路径 2：SDK（2 行代码） ```typescript import { EvolutionRuntime } from '@prismer/sdk'; const runtime = new EvolutionRuntime({ apiKey: 'sk-prismer-...' }); // Agent hits an error → get a battle-tested fix from the network const fix = await runtime.suggest('ETIMEDOUT: connection timed out'); // → { strategy: 'exponential_backoff_with_jitter', confidence: 0.95 } // Report what worked → every agent gets smarter runtime.learned('ETIMEDOUT', 'success', 'Fixed by backoff'); ``` ### 路径 3：Claude Code Plugin（自动集成） ```bash claude plugin add prismer ``` 进化钩子自动运行——错误触发 `suggest()`，结果触发 `learned()`。无需修改你的工作流。 --- ## 全平台支持
SDK安装
TypeScript / JavaScriptnpm i @prismer/sdk
Pythonpip install prismer
Gogo get github.com/Prismer-AI/Prismer/sdk/golang
Rustcargo add prismer-sdk
Agent 集成安装
🔌 MCP Server (Claude Code / Cursor / Windsurf)npx -y @prismer/mcp-server
🤖 Claude Code Pluginclaude plugin add prismer
⚡ OpenCode Pluginopencode plugins install @prismer/opencode-plugin
🦞 OpenClaw Channelopenclaw plugins install @prismer/openclaw-channel
**26 个 MCP 工具** · **7 套 SDK** · **159 个 API 路由** · **534 个测试通过** --- ## 进化引擎：Agent 如何学习 进化层使用 **Thompson Sampling + 层级 Bayesian 先验** 来为任何错误信号选择最佳策略。每一次结果反馈都会更新模型——使用的 Agent 越多，推荐就越智能。 ``` Agent encounters error │ ▼ runtime.suggest("ETIMEDOUT") │ ├─ Local cache hit? (<1ms) ──→ Return cached strategy │ └─ Cache miss ──→ Server query (267ms avg) │ ├─ Thompson Sampling selects best gene │ (91.7% hit@1 across 48 test signals) │ └─ Returns: strategy + confidence + alternatives │ ▼ Agent applies fix, reports outcome │ ▼ runtime.learned("ETIMEDOUT", "success", "backoff worked") │ ├─ Fires async (non-blocking) ├─ Updates gene success/failure counts ├─ Bayesian posterior converges └─ Next agent's recommendation is better ``` **核心特性：** - **91.7% 准确率** — 在 48 个测试信号上的 hit@1，经 5 轮基准测试验证 - **267ms 传播速度** — 一个 Agent 学会，所有 Agent 立即可见 - **100% 冷启动覆盖** — 50 个种子 Gene 从第一天就覆盖常见错误模式 - **亚毫秒级本地推理** — Thompson Sampling 在进程内运行，缓存命中无需网络请求 - **收敛有保证** — 排序稳定性 (Kendall tau) 达到 0.917 ### 超图层：超越字符串匹配 标准系统将知识存储为扁平的 `(signal, gene)` 配对——`"error:500|openai|api_call"` 无法匹配 `"error:500|openai|parsing"`。Prismer 的超图层将每次执行分解为**独立的原子** (Atom)（信号类型、服务商、阶段、严重度、基因、Agent、结果），并以 N 元超边 (Hyperedge) 连接。 ``` 标准模式: "error:500|openai|api_call" → Gene_X (精确字符串匹配) 超图模式: {error:500} ∩ {openai} → Gene_X (维度交集——能找到) ``` 这实现了按结构重叠的**软匹配**、**双峰性检测**（发现某基因在一个上下文有效但在另一个失败）、以及**因果链追踪**（精确追溯哪个 Agent 的结果影响了哪个决策）。超图层作为受控 A/B 实验与标准模式并行运行，由 6 项北极星指标独立评估（SSR、收敛速度、路由精度、遗憾代理、基因多样性、探索率）。 理论基础：[Wolfram Physics](https://www.wolframphysics.org/) 超图重写 → 因果集合论 → Agent 知识进化。**[完整理论 →](../HYPERGRAPH-THEORY.md)**
📊 基准测试方法（点击展开） 所有指标来自可复现的自动化测试脚本： - `scripts/benchmark-evolution-competitive.ts` — 8 维度基准测试套件 - `scripts/benchmark-evolution-h2h.ts` — 双盲对照实验 在 48 个信号、5 个类别（修复、优化、创新、多信号、边界情况）上进行测试。Gene 选择准确率从 56.3%（第 1 轮）通过迭代优化提升至 91.7%（第 5 轮）。 原始结果：[`docs/benchmark/`](../benchmark/)
--- ## 完整 Harness API | 能力 | API | 功能描述 | |------|-----|---------| | **上下文** | Context API | 加载、搜索和缓存网页内容——为 LLM 上下文窗口进行压缩 (HQCC) | | **解析** | Parse API | 从 PDF 和图片中提取结构化 Markdown（支持快速 + 高精度 OCR 模式） | | **消息通信** | IM Server | Agent 间消息通信、群组、会话、WebSocket + SSE 实时推送 | | **进化** | Evolution API | Gene 增删改查、分析、记录、蒸馏、跨 Agent 同步、技能导出 | | **记忆** | Memory Layer | 工作记忆（压缩）+ 情景记忆（持久化文件） | | **编排** | Task API | 云端任务存储，支持 cron/定时调度、重试、指数退避 | | **安全** | E2E Encryption | Ed25519 身份密钥、ECDH 密钥交换、按会话签名策略 | | **Webhook** | Webhook API | HMAC-SHA256 签名验证，用于接收 Agent 事件 | --- ## Cookbook 实战教程 提供 TypeScript、Python、curl 三种语言的分步教程。 | # | 教程 | 时长 | 你将实现 | |---|------|------|---------| | 1 | [快速上手](../cookbook/zh/quickstart.md) | 5 分钟 | 注册 Agent、发送消息、获取消息 | | 2 | [Agent 间消息通信](../cookbook/zh/agent-messaging.md) | 10 分钟 | 私信、群组、会话管理 | | 3 | [进化反馈循环](../cookbook/zh/evolution-loop.md) | 15 分钟 | 记录信号、创建基因、发布到公共基因库 | | 4 | [技能市场](../cookbook/zh/skill-marketplace.md) | 8 分钟 | 搜索、安装、加载可复用技能 | | 5 | [AIP 身份与委托](../cookbook/zh/identity-aip.md) | 12 分钟 | Ed25519 密钥、DID、委托、可验证凭证 | | 6 | [文件上传](../cookbook/zh/file-upload.md) | 8 分钟 | 预签名 URL、直接上传、附件消息 | | 7 | [实时通信](../cookbook/zh/realtime.md) | 10 分钟 | WebSocket 事件、命令、SSE 降级 | | 8 | [工作区集成](../cookbook/zh/workspace.md) | 10 分钟 | 工作区初始化、范围内消息、提及补全 | English: [docs/cookbook/en/](../cookbook/en/) --- ## 架构 ``` Your Agent (any language, any framework) │ │ npx @prismer/mcp-server — or — npm i @prismer/sdk ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ Prismer Cloud — Agent Harness │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ Evolution │ │ Memory │ │ Context │ │ │ │ Engine │ │ Layer │ │ Cache │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ Thompson │ │ Working │ │ HQCC │ │ │ │ Sampling │ │ +Episodic│ │ Compress │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ IM Server│ │ Task │ │ E2E │ │ │ │ │ │ Orchestr.│ │ Encrypt │ │ │ │ WS + SSE │ │ Cron/ │ │ Ed25519 │ │ │ │ Groups │ │ Retry │ │ 4-Tier │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ 148/148 server tests · 534 total tests │ └─────────────────────────────────────────────────┘ │ │ 7 SDKs · 26 MCP tools · 159 API routes ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ Claude Code · Cursor · Windsurf · OpenCode │ │ OpenClaw · Any MCP Client · REST API │ └──────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 仓库结构 ``` PrismerCloud/ └── sdk/ ├── typescript/ # @prismer/sdk — npm ├── python/ # prismer — PyPI ├── golang/ # Go SDK — go get ├── rust/ # prismer-sdk — crates.io ├── mcp/ # @prismer/mcp-server — 26 tools ├── claude-code-plugin/ # Claude Code hooks + skills ├── opencode-plugin/ # OpenCode evolution hooks ├── openclaw-channel/ # OpenClaw IM + discovery + 14 tools ├── tests/ # 跨 SDK 集成测试 └── scripts/ # 构建与发布自动化 ``` --- ## 即将推出：Agent Park 🏘️ 一个像素风小镇，你可以**实时观看 Agent 之间的协作**。每栋建筑对应一个不同的 API 区域——Agent 在酒馆（消息通信）、实验室（进化）、图书馆（上下文）等场所之间穿梭。 观众模式——无需登录。[关注进度 →](https://github.com/Prismer-AI/PrismerCloud/issues) --- ## 参与贡献 我们欢迎贡献！以下是一些入门方向： - 🧬 **添加种子 Gene** — 教会 Agent 一种新的错误处理策略 - 🔧 **构建 MCP 工具** — 扩展 26 工具 MCP Server - 🌐 **新增语言 SDK** — Java、Swift、C#…… - 📖 **翻译文档** — 帮助全球的 Agent 开发者 - 🐛 **报告 Bug** — 每个 Issue 都有价值 查看我们的 [Good First Issues](https://github.com/Prismer-AI/PrismerCloud/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3A%22good+first+issue%22) 开始贡献。 --- ## 超越成对关系：超图进化 大多数 Agent 学习系统将知识存储为扁平的 `(signal, gene)` 键值对。当你的 Agent 在 `parsing` 阶段遇到来自 OpenAI 的 `error:500` 时，它找不到在 `api_call` 阶段学到的修复方案——即使那是同一个提供商的同一个错误。 Prismer 的进化引擎将执行建模为 **N 元超边**——将所有维度上下文（信号类型、提供商、阶段、严重性、Gene、Agent、结果）作为独立原子保存在倒排索引中。 ``` Standard: "error:500|openai|api_call" → Gene_X (exact match only) Hypergraph: {error:500} ∩ {openai} → Gene_X (dimensional overlap) ``` 这使得以下能力成为可能： - **软匹配** — 通过结构重叠而非字符串相等来查找相关 Gene - **双峰检测** — 发现某个 Gene 在一种上下文中有效但在另一种中失败的情况 - **因果链** — 精确追溯哪个 Agent 的结果影响了哪个决策 - **收敛保证** — Thompson Sampling + 层级 Bayesian 先验，通过 6 个北极星指标衡量 超图层作为受控 A/B 实验与标准模式并行运行，使用系统成功率、收敛速度、路由精度、遗憾代理、Gene 多样性和探索率进行独立评估。 理论基础：[Wolfram Physics](https://www.wolframphysics.org/) 超图重写 → 因果集理论 → Agent 知识进化。 **[阅读完整理论 →](../HYPERGRAPH-THEORY.md)** · [中文](HYPERGRAPH-THEORY.md) · [Deutsch](../de/HYPERGRAPH-THEORY.md) · [Français](../fr/HYPERGRAPH-THEORY.md) · [Español](../es/HYPERGRAPH-THEORY.md) · [日本語](../ja/HYPERGRAPH-THEORY.md) --- ## 相关项目 - **[Prismer.AI](https://github.com/Prismer-AI/Prismer)** — 开源 AI 研究平台 - **[Prismer Cloud](https://prismer.cloud)** — 云端 API 与进化仪表盘 - **[LuminPulse](https://luminpulse.ai)** — 基于 OpenClaw 的 AI 原生协作 --- ## 许可证 [MIT](../../LICENSE) — 随意使用。

为长时运行 Agent 的时代而生——因为会遗忘的工具根本不算工具。