Pyxis：让 AI 智能体自主规划、执行与审查联邦学习任务。
The agentic layer for federated intelligence — from intent understanding to secure execution and result verification.
核心执行阶段
Planner / Executor / Reviewer
知识增强生成
Workflow
从需求理解到结果验证，五个智能体阶段串联为可观测、可审查、可恢复的联邦学习执行闭环。
入口智能体解析自然语言需求，识别训练目标、数据集类型、联邦算法偏好、隐私约束与资源限制，把模糊描述转换为结构化任务上下文。
prompt = parse(user_input)
entities = extract_terms(prompt)
intent.extract(goal, data)
policy.detect(privacy)
schema.fill(constraints)
memory.attach(history)
return structured_context
plan = decompose(context)
tasks.rank_by_dependency()
graph.add_nodes(data, train)
graph.link(eval, retry)
budget.assign(resources)
fallback.prepare(recovery)
return executable_workflow
Planner 智能体把需求拆成可执行子任务，明确数据准备、模型配置、训练轮次、聚合策略、评估指标和失败恢复路径。
Executor 智能体结合 RAG 检索到的训练模板、算法参数和历史任务经验，生成联邦学习训练代码与运行配置。
agent.plan(task)
rag.retrieve(template)
params.calibrate(rounds)
executor.generate()
files.write(config, train)
lint.check(job_code)
return federated_job
docker.run(job)
sandbox.mount(dataset)
monitor.stream(logs, gpu)
metrics.push(round_acc)
guard.catch(exception)
trace.save(artifacts)
return execution_trace
生成任务进入隔离运行环境，系统监控日志、显存、指标与异常状态，确保训练过程可追踪、可回滚、可恢复。
Reviewer 智能体审查训练结果、日志和指标，验证输出是否满足目标，并把反馈写回上下文，驱动下一轮规划或修正。
audit.read(logs, output)
score.compare(target)
verify.check(metrics)
issues.summarize()
feedback.write(memory)
next.decide(replan)
return verified_result
Core Capabilities
围绕多智能体协作、工作流编排、知识增强、安全执行与工具链自治构建完整能力闭环。
基于 Planner-Executor-Reviewer 构建分层协作框架，将联邦学习需求自动拆解为数据准备、训练配置、聚合策略设计、执行与审查等可执行阶段。
基于 LangGraph 与状态机工作流统一管理任务状态、节点上下文和中间产物，支持失败回滚、异常重试、流程恢复与结果审查。
基于 RAG + PostgreSQL 构建联邦学习知识增强模块，对训练模板、算法配置、参数约束与历史任务经验进行检索增强，提升术语理解与代码生成准确率。
设计容器化任务隔离与非侵入式运行时注入机制，使生成代码在受控 Docker 容器中安全执行，并支持日志采集、显存监控、指标上报与结果回传。
基于 Tool Calling、Memory 与多智能体协作机制封装数据集管理、任务生成、代码执行与结果分析工具链，支持智能体结合上下文自主选取工具并进行多轮决策。
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