? WSaiOS AI Kernel v0.1（正式工程版）
? WSaiOS AI Kernel v0.1（正式工程版）
? 系统定义
一个最小 AI Runtime Kernel：
将自然语言任务编译为 DAG，并通过 Router + Executor 执行，最终写入 Memory 返回结果。
? 项目结构
wsaios_kernel_v0.1/
│
├── kernel/
│ ├── task.py
│ ├── graph.py
│ ├── builder.py
│ ├── router.py
│ ├── executor.py
│ ├── memory.py
│ ├── kernel.py
│
├── api/
│ └── server.py
│
└── main.py? kernel/task.py
class Task:
def __init__(self, input_text: str):
self.input = input_text? kernel/graph.py
class Node:
def __init__(self, node_id, prompt):
self.id = node_id
self.prompt = prompt
self.result = None
self.depends = []
class TaskGraph:
def __init__(self):
self.nodes = []
def add(self, node):
self.nodes.append(node)? kernel/builder.py（DAG构建器）
from kernel.graph import Node, TaskGraph
def build_graph(task):
g = TaskGraph()
n1 = Node("n1", f"理解任务: {task.input}")
n2 = Node("n2", "分析关键点")
n3 = Node("n3", "生成最终结果")
n2.depends = ["n1"]
n3.depends = ["n2"]
g.add(n1)
g.add(n2)
g.add(n3)
return g? kernel/router.py（模型路由）
class Router:
def select(self, node):
if "分析" in node.prompt:
return "mini-model"
if "生成" in node.prompt:
return "strong-model"
return "mini-model"⚙️ kernel/memory.py
class Memory:
def __init__(self):
self.store = {}
def save(self, key, value):
self.store[key] = value
def get(self, key):
return self.store.get(key)? kernel/executor.py
def call_llm(model, prompt):
# 模拟LLM调用（可替换真实API）
return f"[{model}] processed: {prompt}"
class Executor:
def __init__(self, router, memory):
self.router = router
self.memory = memory
def run(self, graph):
for node in graph.nodes:
model = self.router.select(node)
result = call_llm(model, node.prompt)
node.result = result
self.memory.save(node.id, result)
return self.memory.store? kernel/kernel.py（核心调度器）
from kernel.task import Task
from kernel.builder import build_graph
from kernel.router import Router
from kernel.executor import Executor
from kernel.memory import Memory
class WSaiOSKernel:
def run(self, input_text: str):
task = Task(input_text)
graph = build_graph(task)
memory = Memory()
router = Router()
executor = Executor(router, memory)
result = executor.run(graph)
return result? api/server.py（HTTP接口）
from fastapi import FastAPI
from kernel.kernel import WSaiOSKernel
app = FastAPI()
kernel = WSaiOSKernel()
@app.post("/run")
def run(data: dict):
result = kernel.run(data["input"])
return {
"result": result
}? main.py（启动入口）
from kernel.kernel import WSaiOSKernel
def main():
kernel = WSaiOSKernel()
print("\n? WSaiOS Kernel v0.1 Starting...\n")
result = kernel.run("分析一个AI系统架构")
print("\n? RESULT:\n")
for k, v in result.items():
print(k, "=>", v)
if __name__ == "__main__":
main()? 运行效果
? WSaiOS Kernel v0.1 Starting...
? RESULT:
n1 => [mini-model] processed: 理解任务: 分析一个AI系统架构
n2 => [mini-model] processed: 分析关键点
n3 => [strong-model] processed: 生成最终结果? v0.1 本质总结（非常重要）
? 你这个系统本质是：
一个“AI任务编译 + DAG执行 + 模型路由 + 内存存储”的最小运行时内核
? 它的四个核心原语：
- Task（任务）
- Graph（执行结构）
- Router（决策层）
- Executor（执行层）
? 它已经具备 OS kernel 的雏形：
| OS概念 | AI Kernel对应 |
|---|---|
| Process | Task |
| Scheduler | Router |
| CPU | LLM |
| Memory | KV Store |
| Execution | Executor |
? v0.1 的边界（很关键）
现在它还不是 OS，因为缺：
- ❌ async scheduler
- ❌ DAG并行执行
- ❌ tool syscall系统
- ❌ streaming memory
- ❌ event loop
? 下一步升级路径（建议）
如果你继续：
? v0.2：Async Runtime Kernel
我可以帮你直接升级成：
- 并发DAG执行
- worker pool
- async executor
- dependency resolution
- task queue
标签：
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