XWorker 是基于动态模型开发的开放软件平台。它把各种 Java 类库、知识、工具封装成可编辑、可执行、可演化的模型，让人与 AI 在同一套结构化语言上协作，共同构建智能系统。
动态模型是一种以 XML 为基础的面向对象编程方法：每个节点都是一个对象，属性与子节点构成对象的结构，特定子节点定义对象的行为。模型不仅是数据结构，更是可运行的函数 —— 一个对象的行为可以执行、可以被引擎直接驱动。
用元模型生成（编写）类模型，用类模型生成（编写）对象模型，各种对象组成世界（系统）。
一个对象是什么，可以用它的类模型来解释；类模型是什么，可以用元模型来解释；元模型是什么，可以用它自己来解释。
一个对象有什么用？作为程序运行一下。行为也是模型，模型递归执行，直到引擎直接执行的原子动作。
💡 动态模型的核心是"区分与命名"：元模型通过定义"合法性条件"让一切事物可以被结构化表示。模型具有天然的积累与迭代特性——功能一旦封装成模型并调试通过，就可以被反复复用，系统在积累中持续演化。
XWorker 不是 AI 或 AGI 本身，而是 AI 与 AGI 可以操作和管理的系统。它把"动态模型"这一人机共用的建模语言，变成 AGI 的结构化认知工具与可执行平台。
AGI 不仅要会使用框架，更要"知道自己正在使用什么框架"。XWorker 的元模型机制让 AI 能认识、选择、替换自己的认知框架，在框架失效时主动切换，而不是在错误框架中越陷越深。
真正的通用智能应具备框架选择、切换、组合与创造能力。XWorker 的动态模型系统本身持续可变，框架切换不仅是主体内在的认知活动，也是系统对外部环境变化的响应。
XWorker 可随时编辑模型修改系统，人和 AI 都可以操作。系统把各种东西融合成模型，成为人机协作的统一平台——人类与 AGI 在同一套结构化表示上协同工作。
模型是对功能的封装，功能已调试好，模型出错概率低。AI 可使用已有模型编写新功能模型，成熟后可定义新接口模型调用它，实现积累与迭代——这正是 AGI 持续进化的土壤。
动态模型作为 AGI 的认知和建模工具，帮助进行结构化表示与认知建模。模型是对外部功能的封装，模型越多越能发挥动态模型的价值，为 AI 提供足够提示，使其直接生成成熟的作品。
系统运行时，任何模型都可以随时修改、删除或创建。后期模型积累足够时，可趋近于不重启系统的动态编程——系统的认知健康不在于某个结构的绝对正确，而在于更换结构的灵活性。
最新进展：XWorker 已开始开发 Agent，最大特色是——Agent 可以编写工具。Agent 不再是只会调用固定工具的执行器，而是能够创建、编辑、扩展自己的工具集，实现能力的自我进化。
工具即模型：工具以 Thing 模型定义，Agent 可查看、编辑、新建工具定义，工具本身就是可演化的模型。
自我扩展：通过 ToolToolSet，Agent 可以生成新的工具、修改已有工具，让能力随任务需求持续生长。
全域集成：文件、数据库、Git、Shell、MCP、网络请求、知识库、记忆…… 统一的工具集接口。
动态系统：Agent 工作于持续可变的模型系统之上，框架切换是系统对环境变化的自然响应。
位于 xworker_ai / xworker/ai/tools/ —— Agent 当前拥有的工具能力
从 Java 类库封装到运行时编辑，XWorker 提供一整套"让系统活起来"的能力。
把 Java 类库结构化封装成模型，通过配置（XML）即可使用。封装介于 API 与 UI 之间，既保留 API 功能，又提供可视化属性。
元模型是自己的类，能编辑自己也能编辑其他任意类的模型。任何对象模型都可以通过类模型、元模型被直接或间接解释。
系统运行时，任何模型都可随时修改、删除或创建，支持不重启系统的动态编程，实现"液态软件"式的持续进化。
模型具有积累特性，功能封装成模型后出错概率低、可复用性强，系统在积累与迭代中持续演化。
人和 AI 都可以编辑模型、操作系统，是理想的人机协作平台。语言终究会转化成动作，与现实交互。
通过 MCP、OkHttp、Shell 等工具集连接外部系统与知识库，把各种东西融合在一起，成为统一平台。
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XWorker 以 Apache License 2.0 开源协议发布，源码托管在 Gitee，欢迎贡献与共建。
Apache 2.0 是广泛使用的宽松开源协议：你可以自由使用、修改、分发，包括商用；只需保留版权声明并注明修改。XWorker 以开放的心态拥抱社区，让动态模型惠及更多开发者与 AI 研究者。