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探微 (Tanwei) - Console + Edge-Agent + Central-Agent

Version Python Docker React

端云协同安全分析平台 | Console-Edge-Central 架构 | 核心网上行带宽压降 > 70%

快速开始 | 架构概览 | API 参考 | 文档

项目简介

探微 (Tanwei) 是一个面向 console + edge-agent + central-agent 协同架构的仿真与验证系统。第一阶段重点是统一命名、契约和 harness，让边缘检测闭环与中心侧综合分析在同一控制台下协作，并持续守住“核心网上行带宽占用降低 70% 以上”的硬性 KPI。

核心特性

特性 说明
端云协同 console 同时驱动 edge-agent 检测与 central-agent 分析
边缘闭环 edge-agent -> svm-filter-service / central-edge-model-service 五阶段检测链路
中心研判 central-agent 支持单 Edge 分析与手动全网综合研判
带宽压降 > 70% 端云之间仅传结构化情报，不上传原始 pcap/payload

技术栈

服务 技术栈 默认端口 说明
console React 18 + TypeScript + Vite + FastAPI 3000 统一控制台与管理员入口
edge-agent FastAPI + scapy + numpy 8002 边缘侧检测编排与情报生产
central-agent FastAPI + 外部 LLM API 8003 中心侧归档、单 Edge 分析、全网研判
svm-filter-service FastAPI + scikit-learn 8001 边缘侧 SVM 在线过滤
central-edge-model-service FastAPI + vLLM 8090 共享 edge 分类模型服务

快速开始

前置条件

  • Docker >= 20.10
  • Docker Compose >= 2.0
  • 内存 >= 4GB

模型文件准备

将 Qwen3.5-0.8B HuggingFace 权重放到指定目录：

model/qwen3.5-0.8b/

三步启动

# 1. 进入项目目录
cd /root/anxun

# 2. 启动所有服务
docker-compose up -d

# 3. 访问 Web 控制台
# 浏览器打开: http://localhost:3000

开发模式

正式模式命令保持不变：

docker compose up -d --build

日常开发使用热更新模式：

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.dev.yml up

也可以直接用脚本：

./scripts/dev-up.sh
./scripts/dev-down.sh

如果想传额外参数，也可以继续透传给 docker compose：

./scripts/dev-up.sh up -d
./scripts/dev-up.sh config --services
./scripts/dev-down.sh
./scripts/dev-down.sh -v

开发模式下：

  • console、edge-agent、central-agent 使用源码挂载和 uvicorn --reload
  • 新增前端热更新服务 console-frontend-dev
  • 浏览器访问 http://localhost:5173
  • /api 请求会自动代理到开发模式下的 console 后端

验证服务

# 检查服务状态
docker-compose ps

# 健康检查
curl http://localhost:3000/health
curl http://localhost:8002/health
curl http://localhost:8003/health
curl http://localhost:8001/health
curl http://localhost:8090/health

可选：Phase 2 多 Edge 联调

如需验证多 Edge 协同能力，可在准备好 EDGE_CONTEXT_URL_MAP 后执行：

export EDGE_CONTEXT_URL_MAP='{"edge1":"http://edge-agent:8002","edge2":"http://edge-agent-edge2:8002","edge3":"http://edge-agent-edge3:8002"}'
docker compose --profile multi-edge up -d

额外启用的服务包括 edge-agent-edge2 与 edge-agent-edge3。

架构概览

console -> edge-agent -> svm-filter-service / central-edge-model-service
console -> central-agent
edge-agent -> central-agent   (仅上报结构化情报，不上传原始证据)
central-agent -> edge-agent   (按需回拉 context + 下发 investigation/observation actions)

五阶段检测工作流

阶段 名称 说明
1 流重组 基于五元组的双向流重组
2 双重截断 时间窗口 <= 60s，包数量 <= 10
3 SVM 初筛 微秒级二分类，过滤正常流量
4 跨模态分词 内置轻量分词与提示词拼装，Token 序列 <= 690
5 LLM 推理 Qwen3.5-0.8B 定性标签

通信边界约束

console ──► edge-agent ──► svm-filter-service
   │             │
   │             └──────► central-edge-model-service
   │
   └──────► central-agent

edge-agent ─────► central-agent
central-agent ──► edge-agent
  • console 不能绕过 edge-agent 直接调用 svm-filter-service / central-edge-model-service
  • edge-agent -> central-agent 只允许结构化情报，不允许原始 pcap/payload/完整十六进制包
  • edge-agent 检测完成后自动上传结构化情报到 central-agent
  • 上报失败不阻断边缘检测闭环完成，状态写入 meta.central_reporting
  • central-agent 可按需回拉 edge 侧 context 并下发 increase_observation / track_entity 动作

API 参考

核心端点

# 上传 Pcap 启动检测
POST /api/detect
Response: { "task_id": "uuid", "status": "success" }

# 查询任务状态
GET /api/status/{task_id}
Response: { "stage": "llm_inference", "progress": 75 }

# 获取检测结果
GET /api/result/{task_id}
Response: { "threats": [...], "metrics": {...} }

详细 API 规范请参阅 api_specs.md。

Harness 与 Agent Roster

默认执行链

lead-agent -> specialist -> evaluator-agent -> doc-gardener

本次架构重构的核心 specialist

Agent 主要职责
edge-agent-engineer edge-agent/ 编排、边缘情报生成、端云上报契约
central-agent-engineer central-agent/ 接收归档、单 Edge 分析、全网研判触发
console-developer console/ 管理员流、展示与触发交互
docker-expert 容器编排与部署边界（涉及 central 外部 LLM 依赖时必需）

完整 roster 与统一范式见 .claude/agents/README.md。

文档目录

文档 说明
CLAUDE.md 项目全局指引与 AI Agent 路由
docs/design-docs/architecture.md Console-Edge-Central 架构与边界规范
docs/design-docs/core-beliefs.md 核心信仰与物理约束红线
docs/design-docs/traffic-tokenization.md 流量分词规范
docs/references/api_specs.md API 接口规范
docs/references/deployment.md 部署指南
docs/references/dataset-feature-engineering.md 数据集与特征工程
docs/exec-plans/active-plan.md 当前执行计划
docs/exec-plans/tech-debt.md 技术债务追踪
docs/questions/why-svm-for-traffic-filtering.md SVM 流量初筛技术选型调研报告

项目结构

/root/anxun/
├── docker-compose.yml          # 容器编排配置
├── CLAUDE.md                   # 项目全局指引
├── README.md                   # 本文档
│
├── docs/                       # 文档目录
│   ├── design-docs/            # 架构设计
│   ├── exec-plans/             # 执行计划与技术债
│   ├── questions/              # 技术选型调研（面向人类）
│   └── references/             # API 规范与部署指南
│
├── central-edge-model-service/ # 共享 edge 分类模型服务
├── svm-filter-service/         # 边缘侧 SVM 过滤服务
├── edge-agent/                 # 边缘智能体编排与情报生产
├── central-agent/              # 中心智能体归档与分析
├── console/                    # 统一控制台与管理员入口
├── train/                      # 训练流水线
│   └── new_tun/                # Qwen-3.5 LoRA 微调 (Colab/ModelScope)
│
├── model/                      # HuggingFace 权重与训练流水线
└── data/                       # 数据与训练集

常用命令

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f edge-agent

# 重启服务
docker-compose restart

# 停止服务
docker-compose down

# 重新构建
docker-compose up --build -d

项目状态

模块 状态 说明
central-edge-model-service 完成 共享 edge 分类模型服务可用
svm-filter-service 完成 32 维特征在线过滤可用
edge-agent 完成 五阶段检测流、证据缓存与端云上报闭环可用
central-agent 完成 归档、案件 review loop、纠错事实库、central-to-edge action dispatch 已可用
console 完成 统一控制台，含案件、纠错与端云协作可视化
train/new_tun 增补中 Qwen-3.5 LoRA 微调流水线 (Colab/ModelScope)
端云协作闭环 完成 event package 上报 + case review + context retrieval + action dispatch 已全链路打通

许可证

Apache 2.0 License

探微架构团队 | 2026

About

ttungx.github.io/tanwei/

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License

Apache-2.0 license
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