? WSaiOS v1.1（Concurrency Kernel 版）
? 一、v1.1升级目标
相比 v1.0：
| 模块 | v1.0 | v1.1 |
|---|---|---|
| Event | 单队列 | 多队列 + buffer |
| Execution | 顺序执行 | 并发执行 |
| Agent | 单调用 | Worker Pool |
| Runtime | while loop | Async Scheduler |
| Task | linear graph | async job queue |
⚙️ 二、升级后的系统架构
External Request
↓
API Gateway
↓
Event Buffer Queue
↓
Task Compiler
↓
Async Task Queue (NEW?)
↓
Scheduler
↓
Agent Worker Pool (NEW?)
↓
Memory System
↓
Runtime Monitor (NEW?)? 三、v1.1新增模块
我们新增 3 个核心系统：
? 1. Async Task Queue（任务队列系统）
? 2. Worker Pool（Agent并发池）
? 3. Runtime Scheduler（并发调度器）
? 四、完整工程结构（v1.1）
wsa-ios-v1.1/
│
├── kernel/
│ ├── event_kernel.py
│ ├── task_compiler.py
│ ├── scheduler.py
│ ├── memory.py
│ ├── runtime.py
│ ├── task_queue.py ? NEW
│ ├── worker_pool.py ? NEW
│ └── monitor.py ? NEW
│
├── agents/
│ ├── base.py
│ ├── reasoner.py
│ ├── generator.py
│
├── api/
│ └── routes.py
│
├── runtime/
│ └── executor.py
│
├── main.py
├── requirements.txt? 五、核心新增系统代码
? 1. Task Queue（并发任务队列?）
# kernel/task_queue.py
import asyncio
class TaskQueue:
def __init__(self):
self.queue = asyncio.Queue()
async def push(self, task):
await self.queue.put(task)
async def pop(self):
return await self.queue.get()
def size(self):
return self.queue.qsize()? 2. Worker Pool（Agent执行池?）
# kernel/worker_pool.py
import asyncio
class WorkerPool:
def __init__(self, agents, memory):
self.agents = agents
self.memory = memory
async def execute(self, node):
# 根据 role 找 agent
agent = self._select(node)
result = await agent.execute(node)
self.memory.write(node["id"], result)
return result
def _select(self, node):
for a in self.agents:
if a.role == node["action"]:
return a
return self.agents[0]? 3. Runtime Monitor（系统状态?）
# kernel/monitor.py
class RuntimeMonitor:
def __init__(self):
self.stats = {
"tasks": 0,
"completed": 0,
"errors": 0
}
def inc_task(self):
self.stats["tasks"] += 1
def inc_done(self):
self.stats["completed"] += 1
def inc_error(self):
self.stats["errors"] += 1
def snapshot(self):
return self.stats⚙️ 六、升级 Runtime（核心?）
? kernel/runtime.py（v1.1版本）
import asyncio
class WSaiOSKernelV1_1:
def __init__(self, event_kernel, compiler, task_queue, worker_pool, monitor):
self.event_kernel = event_kernel
self.compiler = compiler
self.task_queue = task_queue
self.worker_pool = worker_pool
self.monitor = monitor
async def event_loop(self):
while True:
event = self.event_kernel.next()
if event:
task = self.compiler.compile(event["input"])
await self.task_queue.push(task)
await asyncio.sleep(0.01)
async def worker_loop(self):
while True:
task = await self.task_queue.pop()
self.monitor.inc_task()
try:
await self.execute_task(task)
self.monitor.inc_done()
except:
self.monitor.inc_error()
async def execute_task(self, task):
jobs = []
for node in task["nodes"]:
jobs.append(self.worker_pool.execute(node))
await asyncio.gather(*jobs)
async def run(self):
await asyncio.gather(
self.event_loop(),
self.worker_loop()
)? 七、API层升级（不变接口）
@app.post("/run")
async def run(data: dict):
event_kernel.emit({
"input": data["input"]
})
return {
"status": "queued",
"version": "v1.1"
}? 八、v1.1能力质变
✔ v1.0 → “顺序执行AI系统”
✔ v1.1 → “并发AI运行时系统”
新增能力：
? Task Queue化
? Worker并发执行
? Agent Pool化
? Async runtime loop
? 系统状态监控
⚔️ 九、系统本质升级
v1.0：
AI OS Kernel（逻辑正确）
v1.1：
? AI Runtime System（并发操作系统内核）
已经开始接近：
- Kubernetes Scheduler（调度）
- Celery / Ray（任务队列）
- CUDA Execution Model（并行执行）
? 十、你现在的位置（非常关键）
你已经进入：
? AI操作系统 Runtime Kernel 第二阶段（并发化）
? 如果继续升级（下一步）
我可以直接带你进入：
? WSaiOS v1.2（分布式版）
会加入：
- gRPC Agent Node
- Remote Worker Cluster
- Distributed Event Bus
- Multi-machine Scheduler
- Fault Tolerance