Apache 2.0 开源 · 动态模型 · 认知操作系统

XWorker 是
Agent 的认知操作系统

一切皆为可编辑、可执行、可演化的模型。XWorker 不为机器管理硬件,而为 Agent 管理认知对象——模型、知识、记忆、工具、会话,让认知主体得以在其中运行与自我演进。

动态模型承载一切
运行时可编辑演化
可训练进大模型
Agent 认知操作系统 · 系统调用示例
<thing name="Agent" descriptors="xworker.lang.ai.app.ChatAgent">
getThing // 系统调用:取模型
doAction // 系统调用:执行行为
editModel // 系统调用:编辑自身
<memory> // 认知外存
addMemory · updateMemory · listMemories
<knowledge> // 认知库
getKnowledgeBase · chat_session_*
<tools> // 可自我扩展
ToolToolSet ⭐ Agent 可编写工具
</thing>
🧠 管理认知对象
⚙️ 动态模型内核
🤖 Agent 可自演化
Cognitive OS

什么是"认知操作系统"?

传统操作系统为"进程"管理 CPU、内存与磁盘;认知操作系统为"Agent"管理模型、知识与记忆。XWorker 是叠加在传统 OS 之上的认知层——为任何具备认知能力的实体(人、AI、未来的 AGI)提供结构化的认知运行环境。

⚙️ 传统操作系统

  • 资源 CPU · 内存 · 磁盘 · 网络
  • 对象 进程 / 文件
  • 调用 fork() · read() · write()
  • 内核 调度器 / 内存管理
  • 能否反思自身

🧠 XWorker 认知操作系统

  • 资源 模型 · 知识库 · 记忆 · 工具 · 会话
  • 对象 Thing / 动态模型
  • 调用 getThing · doAction · editModel
  • 内核 动态模型 + 元模型引擎
  • 能否反思自身 ✅ 能——模型自描述、可现场改写
01 / 元模型觉知

提供"自我修订"的元认知环境

传统 OS 的进程不知道自己如何运行;而 XWorker 的模型是自描述的——Agent 不仅能运行,还能认识自己正在使用的框架,并在需要时现场改写它。这正是"认知 OS"区别于"程序 OS"的分水岭。

通用性不在于单一框架有多强,而在于"框架管理器"。
02 / 融合平台

把各种东西封装成模型

文件、数据库、网络、Git、Shell、MCP、知识库……一切外部功能都被封装成统一可操作的模型。认知主体用同一套结构化语言访问世界,无需在异构系统间切换。

03 / 人机协作

人与 AI 在同一套语言上工作

人和 AI 都可以编辑模型、操作系统。动态模型的"言与行"都有——既是数据结构,又是可执行函数,让人机在同一套可运行的结构化表示上深度协作。

04 / 动态演化

运行时可编辑,系统可生长

系统运行时任何模型都可被创建、修改、删除,支持不重启的动态编程。系统的认知健康不在于某个结构的绝对正确,而在于随时更换结构的能力。

Why Dynamic Model

为什么是"动态模型"?

成为认知操作系统的关键,在于能否用一套统一、可执行、可自描述的方式表示"认知所触及的一切"。动态模型恰好满足这些条件。

01 / 统一性

一物一律:一切皆模型

结构、行为、关系都用同一种 Thing 模型表示。认知主体只需掌握一种"对象语言",就能理解系统里的一切——类库、界面、知识、工具、业务流程,无格式割裂。

认知不因异构格式而碎片化。
02 / 可执行

言行兼具:既是数据又是函数

模型不是静态描述,而是可运行的。行为也是模型,递归执行直到引擎直接驱动的原子动作。语言能"说"还能"做",让认知与动作无缝衔接。

言与行都有,才是完整的语言。
03 / 自描述

元模型自解释

元模型是自己的类,能编辑自己也编辑任意模型。任何对象都能通过类模型、元模型被解释——认知链条完整自洽,系统可以获得"自我认知"。

系统能理解自己的结构,这是自我管理的前提。
04 / 可演化

运行时可变

任何模型都可随时创建、修改、删除。系统不是"设计一次就固定",而是在运行中持续生长——这是认知操作系统区别于普通应用平台的本质。

系统的状态不是被动的,而是可被认知主体主动塑造的。
Why XWorker

为什么是 XWorker?

动态模型是理念,XWorker 是把它变成"可用的认知操作系统"的工程实现。

📦

成熟的动态模型引擎

XWorker 是基于动态模型开发并长期演化的平台,拥有完善的模型引擎、World 容器、元模型与解释执行机制,不是理论设想而是可运行的现实系统。

World 模型容器元模型引擎动作执行器
🤖

Agent 已在其中运行

XWorker 已开发出 Agent 框架(ChatAgent 等),Agent 在 XWorker 中取模型、调工具、读写记忆、编辑自身,真正"活在"这一套认知环境中。

ChatAgent记忆知识库
🔧

Agent 能编写工具

工具本身就是可编辑的模型(ToolToolSet)。Agent 不仅能调用固定工具,还能创建、编辑、扩展自己的工具集,实现能力的自我进化——这是认知主体的关键能力。

工具即模型Agent 写工具
🌐

开放的认知资源集成

通过 MCP、OkHttp、Shell、Git、数据库等工具集,XWorker 把外部世界的各种能力接入统一模型体系,成为认知主体接触真实世界的"系统调用层"。

MCP文件网络Shell
Trainable to LLM

动态模型的方法,可以训练到 AI 大模型中

🌱 从"认知操作系统"到"可训练的元能力"

动态模型的贡献,是一套结构化的认知操作模式——元模型、区分与命名、框架切换、运行时演化。这套模式可以被提炼、被标准化,从而高效地训练进当今的 AI 大模型,让 AI 天然具备结构化认知与自我演化的能力。这正是 XWorker 推广动态模型理论与方法的深层价值。

Features

核心特性

从 Java 类库封装到运行时自演化,一整套"让认知活起来、让系统长起来"的能力。

📦

Java 类库封装

把 Java 类库结构化封装成模型,通过 XML 即可使用。封装介于 API 与 UI 之间,既保留功能又提供可视化编辑。

🧬

元模型自解释

元模型是自己的类,能编辑自己也编辑任意模型。任何对象都能通过类模型、元模型被解释,认知链条完整自洽。

🔧

运行时编辑

系统运行时任何模型都可随时修改、删除或创建,支持不重启的动态编程,实现"液态软件"式持续进化。

🗂️

模型库积累

模型具积累特性,功能封装后可复用、出错率低。系统在积累与迭代中演化,让 AI 生成更高效可靠。

🤝

人机同构协作

人和 AI 都能编辑模型、操作系统,是理想的人机协作平台。语言终会转化为动作,与现实交互。

🌐

开放式集成

通过 MCP、OkHttp、Shell 等工具集连接外部系统与知识库,把各种东西融合为统一的认知操作平台。

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下载与安装

快速体验 XWorker —— Agent 的认知操作系统。

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详细的图文安装教程,从环境准备到首次启动,带你一步步进入动态模型的认知世界。

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开源 · 开放 · 共建认知基础设施

XWorker 以 Apache License 2.0 开源,源码托管于 Gitee。我们相信:认知操作系统是文明共同的"认知公共品",值得开放共建。

Apache License 2.0

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