面向光学工程的 AI 多智能体系统
用于镀膜设计、工艺工程与镜头设计的智能 Web 工作空间
浏览器访问 · 端口 8765 · 三个 Agent，一个入口
01 · 总览
一个统一 Web 门户服务三个专业 AI Agent
三个 Agent 共用 127.0.0.1:8765 登录页。用户从下拉框选择 Agent，完成一次认证后进入对应的专业工作空间。
共享基础设施
- 单一 SQLite 用户数据库与基于 Cookie 的会话
- 三语界面：中文、英文、德文
- 按用户隔离工作空间，每个用户只能看到自己的文件
- 公共试用账户：public / public1234
- 三个 Agent 共用 DeepSeek V4 Pro LLM 后端
三个专业工作空间
- CoatStar — 光学薄膜镀膜设计
- Process Star — 薄膜沉积工艺工程
- Raystar — 光学镜头系统设计
每个 Agent 加载自己的工具、知识库和领域提示词。共享服务器通过 Cookie 将请求路由到正确的后端。
AI 多智能体系统 · Web UI2
02 · CoatStar
光学薄膜镀膜设计 Agent — 三栏工作空间
CoatStar 是旗舰 Agent。Web UI 封装 12 步设计流程：解析需求、搜索知识库、用薄膜引擎评估、优化、绘制光谱并保存结果。
左侧栏 — 任务管理
- 带命名设计项目的任务列表
- 新建任务按钮，用于开始新的设计会话
- 每个任务维护自己的对话线程和产物集合
中间 — 聊天工作区
- SSE 流式消息区，包含用户/助手气泡
- 连续输入开关，用于暂存多段指令
- 文件上传按钮，集成 drawing-reader 读取 PDF 规格书
右侧栏 — 结果与文件
- Artifacts 面板 — 生成的光谱图（HTML + PNG）、设计输出和可下载结果
- 用户文件面板，包含 tasks、materials、designs、detectors、lightsource 文件夹标签
- 右键菜单可在外部查看器中打开图表
支持的镀膜类型
增透膜 · 带通滤光片 · 截止滤光片 · 高反镜 · 分光镜
CoatStar 工具：knowledge_search · thinfilm_engine · optimization_engine · spectrum_plotter · drawing_reader · cpp_evaluate_merit
AI 多智能体系统 · Web UI3
03 · Process Star
薄膜工艺工程 Agent — 证据优先工作空间
Process Star 将 6 步推理循环（理解 → 检索 → 假设 → 计划 → 验证 → 总结）与本地索引的薄膜沉积书籍和论文知识库结合。
左侧栏 — 知识与控制
- 索引状态仪表板：书籍数、分块数、来源数、实体数，来自本地 SQLite FTS + 向量索引
- 回答模式开关：LLM 开/关、Web 搜索开/关、检索来源数量滑块（1–12）
- 对话历史：可滚动任务列表，最多 120 条
中间 — 带数据上传的聊天
- 带输入框的 SSE 流式聊天
- 数据文件上传：CSV、TSV、TXT、JSON、JSONL、XLSX
- 专用 “Search Library” 和 “Ask” 按钮
右侧栏 — 证据面板
每个结论都用 [S#] 标签引用来源：
- 来源名称、相关性得分、摘录文本
- 分别展示书籍来源和 Web 来源
- 高亮薄膜与 DOE 概念实体
- 对关键词、向量和图检索通道进行倒数排名融合
能力
失效分析 · DOE 规划 · 工艺数据分析 · 参数优化 · 质量控制
Process Star 要求引用来源、声明不确定性，并在行动前请求缺失数据。
AI 多智能体系统 · Web UI4
04 · Raystar
光学镜头设计 Agent — 高级智能体架构
Raystar 是架构最完整的 Agent，支持双 LLM 后端、子 Agent、四层上下文压缩、记忆系统、计划模式与预算控制。
知识与设计工具
- optical_knowledge_search — 基于 GBrain PGLite 的镜头设计教材数据库
- optical_design_rag_search — 按光学特征向量组织的 DesignRAG
- optical_design_library_search — 导入设计库
- design_lens_starting_point — 生成单透镜、消色差双胶合、Cooke 三片式初始结构
分析与优化
- trace_lens_system — 顺序光线追迹，含近轴、Seidel 和点列图指标
- analyze_lens_system — OPD 波前、PSF、MTF 分析
- optimize_lens_system — 对半径和厚度进行本地最小二乘优化
文件 I/O 与 Agent 架构
- load_lens_file / save_lens_file — Zemax .zmx、CODE V .seq、Raystar JSON
- 双 Anthropic + OpenAI 兼容后端
- 长设计会话的四层上下文压缩
- 事件补丁式工具调用将进度流式传回 Web UI
- 权限模式、会话持久化、fork-return 子 Agent
镜头设计流程
一阶布局 → 初始结构选择 → 玻璃选择 → 视场/波长设置 → 像差诊断 → 光线追迹 → 迭代优化
Raystar 共享统一 Web UI 外壳，但运行自己的会话管理器和事件补丁系统。
AI 多智能体系统 · Web UI5
05 · 对比
三个 Agent，三个领域，一个平台
| CoatStar | Process Star | Raystar | |
|---|---|---|---|
| 领域 | 光学镀膜设计 | 薄膜工艺工程 | 光学镜头设计 |
| 核心算法 | 薄膜特征矩阵 | 多通道 RAG 检索 + LLM | 顺序光线追迹 + 优化 |
| 知识来源 | DesignRAG · grain · graph_rag | 本地 SQLite FTS + 向量索引 | GBrain PGLite · ZEBASE · DesignRAG |
| UI 布局 | 任务 · 聊天 · Artifacts | 索引 · 聊天 · 证据 | 聊天 · 工具 · 结果 |
| 流式输出 | SSE 逐 token 输出 | SSE 逐 token 输出 | 事件补丁式工具调用 |
| 子 Agent | 支持（task、review、explore） | 不支持 | 支持（fork-return） |
| MCP 引擎 | thinfilm · optimization · cpp | 可用 MCP 客户端 | 通过 stdio 的 JSON-RPC |
三个 Agent 共享认证、LLM 后端，以及端口 8765 上统一的 webui/server.py 调度器。
AI 多智能体系统 · Web UI6
06 · 架构
共享 Web 服务器根据 Cookie 分发到正确 Agent
统一服务器 webui/server.py 扩展 CoatStar 的 HTTP handler，并检查 ai_agents_active_agent Cookie，将每个请求路由到正确的 Agent 后端。
请求路由
| Cookie 值 | 聊天端点 | 状态端点 |
|---|---|---|
| coatstar | /api/chat | /api/status |
| process_star | /api/process/ask | /api/status |
| raystar | /api/raystar/chat | /api/raystar/sessions |
三个 Agent 共享
- /api/login · /api/register · /api/logout
- SQLite 用户数据库：.coatstar-web/users.sqlite3
- 用户工作空间目录：user_workspaces/
- 管理面板：/api/admin/users
Agent 隔离
每个 Agent 都维护自己的会话存储、工具注册表和知识索引：
- CoatStar — CoatStarWebHandler 会话 + MCP 工具服务器
- Process Star — 动态模块加载，用于数据文件处理和历史管理
- Raystar — 独立 raystar_web.SESSIONS 字典与事件补丁系统
LLM 后端
所有 Agent 都读取仓库根目录共享的 .env。通过 OpenAI 兼容 API 使用 DeepSeek V4 Pro。Agent 本地 .env 只补充缺失变量。
一次登录。一个端口。三个 Agent。每一层都保持清晰的关注点分离。
AI 多智能体系统 · Web UI7
谢谢
CoatStar · Process Star · Raystar
从镀膜到镜头的智能光学工程
ai_agents · 2026