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工程化 AI 助理：一个整合方案	2026-04-10T22:30:00+01:00	false	把 AI 聊天、代码协作和后台任务整合到一个套件里，跑在一台 VPS 上。

AI 助手的问题不是不够聪明，而是太碎片化。聊天用一个 bot，代码用 Copilot，自动化用另一套东西。它们之间没有共享状态，每个都是孤岛。

我想要的是一个整合的方案：同一个 AI 内核，接入不同的工作场景，共享上下文和记忆。于是造了这么个东西。

架构

一个 Rust binary，跑三个循环：

noc (Rust binary)
├── Telegram 消息循环    → 聊天
├── Axum HTTP server    → Gitea webhook
└── Life loop           → 定时任务、反思、自主行为

后端是 OpenAI 兼容的 LLM API（目前用 vLLM 跑 Gemma 4），状态存 SQLite。整个东西部署在一台 4C8G 的 VPS 上，加上 Docker 跑 Gitea、Caddy 做反代和 HTTPS。

三种界面，一个内核

聊天是最基础的。Telegram bot，流式输出，支持工具调用。AI 可以直接跑 shell 命令、执行 Python、调 Gitea API，或者 spawn 一个 Claude Code 子进程去处理复杂任务。

Gitea Bot 是把 AI 拉进代码流程。在 PR 或 issue 里 @bot，它会拿到 diff 或 issue 内容，跑一轮分析，把结果作为 comment 贴回去。这不是一个独立的 review 工具，而是同一个 AI 以另一种方式出现——它知道你们之前在聊天里讨论了什么。

Life Loop 是后台引擎。timer 驱动，跑定时巡检、异步任务，也负责 AI 的自我反思。每次对话结束后，它会回顾交互内容，更新内部状态——不是存对话日志，而是沉淀对当前情况的理解。

关键是这三个界面共享同一份 persona、memory 和 inner state。不管 AI 在哪个场景出现，它对你的理解是连续的。

Gitea 带来的秩序

自建 Gitea 不只是为了跑代码，它给整个系统提供了一个结构化的工作台。

有了 Gitea，AI 的工作流有地方落：代码改动变成 commit 和 PR，任务追踪用 issue，讨论在 comment 里沉淀。这比在聊天框里说一句「帮我改一下那个文件」然后就消失在历史里强太多了。

noc 拿着 Gitea 的 admin token，可以创建 repo、提交代码、管理 issue。Webhook 把事件推过来，noc 决定要不要介入。这是一个闭环：聊天里说「开个 issue 跟踪一下」，AI 立刻在 Gitea 上建好；PR 提上来，AI 自动 review；CI 挂了，AI 主动分析原因贴 comment。

代码和讨论都有迹可循，不会散落在聊天记录里。

工具体系

noc 自带一组内置工具：

• run_shell — 执行任意 shell 命令
• run_python — uv run 执行 Python，支持声明依赖自动安装
• call_gitea_api — 直接调 Gitea REST API
• spawn_agent — 启动 Claude Code 子进程处理复杂任务
• update_memory / update_inner_state — AI 管理自己的记忆和状态
• set_timer — 设定定时任务

外部工具通过脚本扩展：在 tools/ 目录放一个实现了 --schema 接口的可执行文件就行，noc 每次请求自动发现。

设计原则是 noc 只做调度和人格层，重活交给专业工具。需要写代码？spawn Claude Code。需要跑 Python？uv 管理环境。需要操作 git？调 Gitea API。不重复造轮子。

部署

整个 suite 跑在一台 VPS 上：

• noc: systemd user service
• Gitea: Docker，数据挂载到 /data/noc/gitea/
• Caddy: 系统级 service，自动 HTTPS，按子域名路由

make deploy 从本地编译 + scp 到 VPS + 重启服务，一把梭。

所有数据在 /data/noc/ 下面，备份和迁移都简单。

现状

能用了，但还在早期。聊天和工具调用比较稳定，Gitea Bot 有基础的 @mention 响应和 PR review，Life Loop 能跑定时任务和反思。接下来想做的是让界面之间的联动更自然——聊天里提到的事自动变成 issue，PR merge 后自动通知，那种感觉。