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根因：图片从 ChatInput → agent-store → IPC → adapter 的链路中有两处断裂：
1. DeepSeekAdapter.toNativeRequest 完全忽略 message.images 字段
- 用户消息中的图片 base64 数据未转换为 OpenAI 多模态 content
数组格式，导致 LLM 收不到图片数据，只能尝试用工具查磁盘文件
2. AgnesAdapter.toNativeRequest 图片处理存在数组索引错位
- base.messages[0] 固定为 system 消息（父类插入）
- request.messages.filter(m => m.role !== 'system') 去掉了 system
- 同一索引 i 访问两个不同长度的数组，导致图片消息匹配到错误位置
3. agent-store sendMessage 中 images 参数被局部变量遮蔽
- ChatInput 传入的 images 被 覆盖
- 改为直接使用参数，避免重复从 attachments 提取
修复:
- DeepSeekAdapter: 在 toNativeRequest 中添加图片→OpenAI content 数组转换
- AgnesAdapter: 移除冗余图片处理(基类已处理)，仅保留 Thinking/max_tokens
- agent-store: 移除 images 变量遮蔽，直接使用参数
影响范围: DeepSeek / Agnes AI / Ollama 三个 Provider 的图片传递均已验证
MetonaAI Desktop
生产级通用 AI Agent 智能体桌面应用。
技术栈
- 运行时: Electron 35 + React 19 + TypeScript 5.8
- 状态管理: Zustand 5
- 数据库: better-sqlite3
- LLM: DeepSeek / Agnes AI / Ollama
- 协议: MCP (Model Context Protocol)
- 构建: electron-vite + Vite 6
快速开始
# 安装依赖
npm install
# 开发模式
npm run dev
# 构建
npm run build
配置
复制 .env.example 为 .env，填入 API Key：
cp .env.example .env
或在应用设置界面中配置 LLM Provider。
项目结构
MetonaAI-Desktop/
├── electron/ # Electron 主进程
│ ├── main.ts # 应用入口
│ ├── preload.ts # 安全桥接脚本
│ ├── ipc/ # IPC 通道处理
│ ├── services/ # 业务服务（数据库、会话、记忆等）
│ └── harness/ # Agent 核心引擎
│ ├── agent-loop/ # ReAct 状态机
│ ├── adapters/ # LLM Provider 适配器
│ ├── tools/ # 工具注册与内置工具
│ ├── memory/ # 记忆系统
│ ├── prompts/ # System Prompt 构建
│ └── types/ # Metona IR 类型定义
├── src/ # React 渲染进程
│ ├── components/ # UI 组件
│ ├── hooks/ # React Hooks
│ ├── stores/ # Zustand 状态管理
│ ├── styles/ # 全局样式
│ └── types/ # 类型声明
├── docs/ # 设计文档
├── standard/ # 开发规范
└── apis/ # API 文档
功能
- ✅ 三栏布局（Sidebar + Chat + DetailPanel）
- ✅ 流式对话（DeepSeek / Agnes / Ollama）
- ✅ 9 个内置工具（文件系统、网络、记忆、命令行）
- ✅ MCP 协议支持
- ✅ 会话持久化（SQLite）
- ✅ 三层记忆系统（情节/语义/工作）
- ✅ 全链路追踪（Trace Viewer）
- ✅ 审计日志（防篡改）
- ✅ 系统托盘 + 全局快捷键
- ✅ 暗色/亮色主题
- ✅ 14 个键盘快捷键
许可证
MIT