duffyduck
70d1500096
OpenClaw (aria-core) ist raus, ARIA laeuft jetzt mit eigenem Agent-Framework
im aria-brain Container. Vector-DB-basiertes Gedaechtnis statt Sessions,
eigener Conversation-Loop mit Hot+Cold-Memory + Rolling Window, Tool-Use
fuer Skills, Memory-Destillat-Pipeline.
aria-brain/ (neuer Container)
- main.py FastAPI auf 8080, alle Endpoints
- agent.py Conversation-Loop mit Tool-Use (skill_create + run_<skill>)
- conversation.py Rolling Window, JSONL-Persistenz, Distill-Marker
- proxy_client.py httpx-Wrapper zum Claude-Proxy, OpenAI-Format
- prompts.py System-Prompt aus Hot+Cold+Skills
- migration.py Markdown-Parser fuer brain-import/ → atomare Memories
- skills.py Filesystem-Layer fuer /data/skills/<name>/ (Python-only,
venv pro Skill, tar.gz Export/Import, Run-Logs)
- memory/ Embedder (sentence-transformers, multilingual MiniLM)
+ VectorStore (Qdrant-Wrapper)
docker-compose.yml
- aria-core (OpenClaw) raus, openclaw-config Volume raus
- aria-brain Service (FastAPI + Memory)
- aria-qdrant Service (Vector-DB) mit Bind-Mount aria-data/brain/qdrant/
- Diagnostic teilt jetzt Netzwerk mit Bridge (vorher: aria-core)
- Brain bekommt SSH-Mount fuer aria-wohnung + /import fuer brain-import/
bridge/aria_bridge.py
- send_to_core → HTTP-Call an aria-brain:8080/chat (statt OpenClaw-WS)
- aria-core-spezifische Handler raus: doctor_fix, aria_restart,
aria_session_reset, Auto-Compact-Logik, OpenClaw-Handshake
- Generischer container_restart-Handler (Whitelist Bridge/Brain/Qdrant)
- Side-Channel-Events aus /chat-Response (z.B. skill_created) werden
als RVS-Events forwarded
- file_list_request / file_delete_request → an Diagnostic forwarded
- Tote OpenClaw-Connection-Logik bleibt im Code als Referenz (nicht aktiv)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.3 KiB
Docker
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# ARIA Brain — Agent + Memory Container
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# FastAPI-Server mit Vector-DB-Memory (Qdrant).
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# Spricht via HTTP/WebSocket mit Bridge und Diagnostic.
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# LLM-Calls gehen ueber den Proxy (claude-max-api-proxy).
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FROM python:3.12-slim
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# System-Tools die Skills brauchen koennten (curl, jq, git, ssh-client,
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# Build-Basics fuer venv-Compiles). Bewusst sparsam — alles weitere
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# bringt der Skill selbst mit (siehe execution=local-bin).
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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curl \
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jq \
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git \
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openssh-client \
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ca-certificates \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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WORKDIR /app
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COPY requirements.txt .
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RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
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COPY . .
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# Embedding-Model-Cache und Skills landen unter /data (Volume)
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ENV SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME=/data/_models
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ENV ARIA_DATA_DIR=/data
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EXPOSE 8080
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CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]
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