ATRI

环境要求

• Python 3.11+
• uv
• Node.js 18+
• Rust stable + Cargo
• Windows 构建 atri-host 建议安装 Visual Studio Build Tools（C++ 桌面开发）

快速开始

适合先在本机跑起 Dashboard + Rust Audio Host。命令示例以 PowerShell 为主。

启动步骤

git clone <repo-url>
cd ATRI

uv sync
Copy-Item config.yaml.example config.yaml

编辑 config.yaml，至少填入可用的 api_key、base_url 和 model；也可以启动后在 Dashboard 的 Settings -> Providers 中配置模型。

cd frontend
npm install
npm run build
cd ..

cd atri-host
cargo build -p atri-host
cd ..

uv run python main.py

启动后打开：

http://localhost:6185

首次访问会进入账号初始化流程。

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如需 Steinberg built-in ASIO 等其他 ASIO 设备：

cargo build -p atri-host --features asio

前置准备：

1. 安装 Visual Studio Build Tools（C++ 桌面开发 + Windows SDK）。
2. 安装 LLVM/Clang，确保 libclang 可被找到。
3. 下载并解压 Steinberg ASIO SDK。
4. 设置环境变量：

setx CPAL_ASIO_DIR "你的ASIOSDK放置路径"
setx LIBCLANG_PATH "C:\Program Files\LLVM\bin"

首次配置建议

1. Settings -> Providers —— 添加 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容的模型 Provider。
2. Settings -> Models —— 激活要使用的模型。
3. Settings -> Music —— 添加本地音乐目录。
4. Settings -> Audio —— 确认采样率、缓冲区、位深与输出设备。
5. 打开 Studio，点击 Demo 或创建轨道，确认 Host Online 后播放。
6. 如需第三方乐器，先配置 VST 路径，再在 Studio Rack 中扫描并选择插件。

Audio Host 配置说明

audio_host.audio_engine 可选值：

• default —— 系统默认输出设备。
• <host> —— 指定 CPAL host 的默认设备，如 wasapi。
• <host>::<device name> —— 具体设备，如 wasapi::Speakers (Realtek USB Audio)。

bit_depth 支持 f32、i16、i24。

注意：CPAL 未直接暴露 24-bit sample format，i24 会优先匹配 I32/U32 等设备格式，实际可用性取决于声卡驱动。

三大组件

Pipeline 处理管线

位于 core/pipeline/，采用洋葱模型（受 AstrBot 启发）组织消息处理流程：

MessageEvent 进入
      │
      ▼
┌─ WakingCheckStage ──────────────────────────────┐
│  判断是否应响应此消息                               │
│  · WebChat: 始终唤醒                               │
│  · OneBot11 私聊: 始终唤醒                         │
│  · OneBot11 群聊: @提及 或 唤醒词 触发              │
└──────────────────────────────┬───────────────────┘
                               ▼
┌─ PreProcessStage ──────────────────────────────┐
│  消息规范化                                       │
│  · 去除前导 @提及                                  │
│  · 统一消息格式                                   │
└──────────────────────────────┬───────────────────┘
                               ▼
┌─ ProcessStage (核心，约 40KB) ───────────────────┐
│  创建/复用 Agent 实例                             │
│  · 管理 Session / Timeline / Task 存储            │
│  · 处理图片转录（若启用）                          │
│  · 调用 Agent.chat_async()                       │
│  · 通过 WebSocket 广播 tokens/tool_calls/thinking │
│  · 会话级 asyncio.Lock 防止并发冲突               │
└──────────────────────────────┬───────────────────┘
                               ▼
┌─ RespondStage ─────────────────────────────────┐
│  响应路由                                        │
│  · 回传结果到正确的平台 (OneBot11 / WebChat)       │
│  · 长消息自动分块 (4000 字符)                     │
│  · 转换为各平台的本地消息格式                      │
└─────────────────────────────────────────────────┘

MCP / Skills 扩展

• MCP（Model Context Protocol）：完整的 MCP 客户端实现（core/tools/mcp.py），支持 stdio/HTTP 传输，管理外部 MCP server 的工具注册与调用
• Skills：本地 SKILL.md 文件系统，按需加载领域知识和工作流模板，Dashboard 提供技能浏览/编辑/导入界面

DAW 工程模型

工程文件位于 data/music_workstation/project.json，包含：

• title、tempo、time_signature、length_beats
• tracks（音量、声像、静音、独奏）
• MIDI clips / audio clip placeholders
• 展开后的 notes / MIDI events
• 插件槽与 state chunks

core/music_project.py 负责 normalize、保存、迁移旧结构、展开 clip notes，确保 Agent 工具与 Dashboard 始终操作同一种工程格式。