Architecture v2: OpenPets Event Kernel (Local Event Runtime Design)

[kanade-EdTech]

OpenPets Event Kernel（架构 v2）

1. 定义升级

OpenPets × Everywhere bridge 已从“插件适配层”升级为：

OpenPets Event Kernel（OEK）——本地事件驱动运行时内核

它不再只是桥接层，而是统一管理：

• 事件输入（Everywhere / MCP / CLI / UI）
• 事件调度（优先级 / 合并 / 去重）
• 事件语义（状态机映射）
• 事件输出（OpenPets 动画 / UI / 音效 / MCP）

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2. 核心设计目标

2.1 统一事件运行时

将所有外部输入抽象为 Event Stream，而不是“API调用”。

2.2 可预测调度

保证桌宠行为在高频事件下仍然稳定、不抖动、不重复响应。

2.3 防循环反馈

系统级防止 OpenPets ↔ Everywhere 双向触发死循环。

2.4 插件化事件处理链

允许第三方扩展：filter / reducer / renderer。

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3. Kernel 总体架构

                +----------------------+
                |  External Sources    |
                |----------------------|
                | Everywhere Plugin    |
                | MCP CLI UI Events    |
                +----------+-----------+
                           |
                           v
                +----------------------+
                |   Ingress Layer      |
                | (Normalization)      |
                +----------+-----------+
                           |
                           v
        +--------------------------------------+
        |        Event Kernel Core             |
        |--------------------------------------|
        |  1. Guard (filter / security)        |
        |  2. Fingerprint Deduplication        |
        |  3. Priority Scheduler               |
        |  4. Coalescing Engine                |
        |  5. State Reducer (FSM)              |
        +----------------+---------------------+
                         |
                         v
                +----------------------+
                |   Egress Layer       |
                |----------------------|
                | OpenPets MCP Bridge  |
                | UI Renderer          |
                | Sound/Animation      |
                +----------------------+

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4. 核心对象模型

4.1 Event

interface KernelEvent {
  id: string;
  type: string;
  source: 'everywhere' | 'openpets' | 'cli' | 'ui';
  timestamp: number;
  payload: any;
}

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4.2 NormalizedEvent

interface NormalizedEvent {
  type: string;
  priority: number;
  fingerprint: string;
  payload: {
    mood: 'idle' | 'thinking' | 'working' | 'happy' | 'sad';
    bubble: string;
    count?: number;
  };
}

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5. Kernel 核心算法（Event Execution Model）

5.1 Ingress Pipeline

function ingest(event: KernelEvent) {
  if (!guard(event)) return;

  const normalized = normalize(event);
  enqueue(normalized);
}

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5.2 Guard（系统防火墙）

function guard(e: KernelEvent) {
  // 防循环
  if (e.payload?.fromKernel) return false;

  // 白名单
  const allowed = new Set([
    'TaskStarted',
    'TaskSucceeded',
    'TaskFailed',
    'TaskWaitingApproval',
    'UserClickedPet'
  ]);

  return allowed.has(e.type);
}

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5.3 Fingerprint 去重

function fingerprint(e: KernelEvent) {
  return `${e.type}:${e.source}:${hash(e.payload)}`;
}

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5.4 Priority Scheduler

const priority = {
  TaskFailed: 5,
  TaskWaitingApproval: 4,
  TaskStarted: 3,
  TaskSucceeded: 2,
  Idle: 1
};

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5.5 Coalescing Engine

function coalesce(events) {
  const map = new Map();

  for (const e of events) {
    if (!map.has(e.type)) {
      map.set(e.type, e);
    } else {
      map.get(e.type).payload.count++;
    }
  }

  return [...map.values()];
}

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5.6 Event Loop Execution

async function flush(queue) {
  queue.sort(byPriority);

  const merged = coalesce(queue);

  for (const event of merged) {
    const state = reduce(event);
    await dispatch(state);
  }
}

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6. State Reducer（FSM 核心）

function reduce(event) {
  switch (event.type) {
    case 'TaskStarted':
      return { mood: 'working', bubble: 'Working...' };
    case 'TaskSucceeded':
      return { mood: 'happy', bubble: 'Done' };
    case 'TaskFailed':
      return { mood: 'sad', bubble: 'Failed' };
    case 'TaskWaitingApproval':
      return { mood: 'thinking', bubble: 'Waiting...' };
    default:
      return { mood: 'idle', bubble: '' };
  }
}

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7. Egress Layer

输出通道

• OpenPets MCP (openpets_react, openpets_say)
• UI 状态渲染
• 动画系统

失败降级策略

• MCP 不可用 → 本地 queue buffer
• UI 不可用 → silent mode

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8. 防循环机制（关键升级）

function loopGuard(event) {
  return !event.payload?.fromKernel;
}

• fingerprint cache（TTL 5s）
• source tracking graph

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9. 性能模型

• batch window: 100–200ms
• debounce UI events: 300–500ms
• max queue size: 1000
• overflow strategy: drop low priority events

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10. 插件扩展模型

Pipeline 插件

• filter(event)
• map(event)
• reduce(events)

允许用户扩展 Kernel 行为

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11. 系统演进路径

Phase 1

单向 Everywhere → Kernel → OpenPets

Phase 2

加入 UI / CLI 输入

Phase 3

双向事件流

Phase 4

插件市场 + DSL 规则引擎

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12. 总结

OpenPets Event Kernel 的本质是：

一个本地事件驱动的轻量 runtime（类似 mini ROS / Electron IPC + FSM + scheduler）

它将 OpenPets 从“桌宠应用”升级为：

可编排的本地 AI 交互运行时系统