RAOS（Recursive Agent Operating System）是一个生产级递归式智能体操作系统。它将系统所有能力——业务逻辑、编排、记忆、工具，乃至系统自我进化——统一抽象为 Skill。
RAOS 不再硬编码工作流，而是让智能体递归地组合与执行 Skill，从而实现：
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🧬 自进化 — 从自然语言描述自动生成、测试、部署新 Skill
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🔗 递归组合 — Skill 可以调用其他 Skill，形成任意深度的执行链
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📊 自我分析 — 通过执行指标和性能数据持续优化
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🛡️ 可靠性保障 — DAG 验证、SAGA 补偿、熔断器、错误传播控制
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核心特性
🤖 智能体系统
- 三级智能体：Simple / ReAct / Team，Orchestrator 根据任务复杂度自动选择策略
- 七种协作协议：HIERARCHICAL、SEQUENTIAL、SWARM、A2A、CONTRACT_NET、MARKET_BASED、BLACKBOARD
- ReAct 循环：推理 → 行动 → 观察，支持 Tool-use 桥接和自动记忆提取
🧬 Skill 自进化
skill_from_description— 将自然语言描述转换为可执行代码- Skill 组合器 — 声明式组合多个 Skill 为复杂工作流
skill_test— 为新生成 Skill 自动生成测试用例skill_optimizer— 分析执行数据并给出优化建议
🧠 记忆系统
- STM（短期记忆）：内存 LRU + TTL + 关键词搜索
- LTM（长期记忆）：文件持久化 + 语义搜索 + 自动归档 + 冲突检测
- 知识图谱：原生图存储，支持社区检测、中心节点识别、路径查找
🔌 多模态与集成
- LLM 提供商：OpenAI、Claude、OpenAI-Compatible
- 多模态：文本、图像、语音理解与生成
- 数据连接器：SQLite、MySQL、PostgreSQL、MongoDB 外部数据源
- 文件处理：DOCX/PPTX/XLSX/PDF 解析与生成
RAOS 本质上是对传统企业级智能体搭建的一种抽象。
开源地址
https://gitee.com/kavin0501/uniraos https://github.com/shunifri/uniraos
