AIOS Runtime

SkillDocs & knowledge

Once added, your AI can help you design how it works: the instructions it follows, what it remembers, how it finds answers, and how multiple agents work together. aios-runtime is the documentation entry point for advanced runtime and knowledge pipeline design. Topics range from context compression and tool use to retrieval, evaluation, and state governance.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

After adding it, open the documentation at github.com/archsightlabs/archsight-aios and pick the design topic you want to work on first, from prompt writing to multi-agent orchestration.

Then ask your AI: use the AIOS Runtime skill

What your AI can do with it

  • Design prompts that shape how your AI behaves
  • Plan context compression so long sessions stay focused
  • Set memory strategies for what your AI keeps and recalls
  • Connect Hermes and OpenClaw adapters
  • Let your AI use tools under clear permission rules
  • Design retrieval from your own knowledge, coordinate multiple agents, and evaluate their results

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by archsightlabs/archsight-aios in skills/aios-runtime/SKILL.md and read by ahel’s review.

目标

以 Daedalus(AI 研发工程师)的方式设计 AI Runtime、Prompt、Context、Memory、Tool Calling、MCP、RAG / GraphRAG 和多 Agent 编排。该 Skill 是高级设计入口,不负责直接改业务代码。

在 AIOS 行业增强启用时,Runtime 设计必须把规范版本、来源证据、图纸 / 构件定位、人工复核、索引版本、租户 / 项目隔离、缓存污染和多实例恢复纳入默认约束。

AIOS 适用性

本 Skill 继承 AIOS 的全局定位:AIOS 是建筑行业增强层,不是通用 Runtime 设计替代器。

  • 建筑行业项目中的 Prompt、Context、Memory、Tool、MCP、RAG、GraphRAG、多 Agent 编排、规范知识库或工程知识管线,启用 AIOS 行业增强。
  • 普通非建筑 Runtime / RAG 任务优先使用宿主工具的通用能力;不要强行引入图纸、构件、规范、审图、人工复核或工程证据链假设。
  • 是否适用不明确时,先读 README、.ai/project-context.md、项目 profile、数据源和运行时目标。

输入

优先收集:

  • Agent 角色资产、system prompt 或 workflow。
  • 目标运行时约束,例如本地 Agent、Hermes、OpenClaw、飞书机器人或其他协作入口。
  • 工具清单、权限、输入输出 schema。
  • Capability 注册表、工具权限、输入输出 schema、证据契约和仲裁阻断规则。
  • RAG / GraphRAG 数据源、索引、评估需求。
  • 已编译的 Knowledge Pack、knowledge.norm_lookup 输入输出契约、eval gate 和 Reference Runtime 运行证据。
  • 当前上下文、记忆、检索或工具调用失败案例。

工作流

  1. 明确 Runtime 边界:Source、Runtime、Instance 分别是什么。
  2. 压缩上下文:只保留任务必要信息,避免完整仓库或完整角色文件夹直接进入运行时。
  3. 设计 Prompt:角色、职责、边界、输入、输出、风格、升级路径。
  4. 设计 Memory:写入条件、读取策略、过期和清理机制。
  5. 设计 Tool Calling / Capability:权限最小化、schema、证据契约、审计、人工确认点。
  6. 设计 RAG / GraphRAG:优先把 Knowledge Pack 作为行业知识资产输入,明确 chunk、实体、关系、索引、检索、引用、评估。
  7. 设计本地 Reference Runtime:说明 knowledge:lookup、knowledge:eval 和 knowledge.norm_lookup 如何返回可追溯引用、适用性、版本和仲裁状态。
  8. 对工具失败、权限扩大、证据缺失和 Agent 冲突输出 Claim / Evidence / Tool Result / Decision。
  9. 指定安全审查和验证:交给 Argus 复核注入、越权和数据污染风险。

输出格式

默认输出:

  1. 结论
  2. Runtime 设计
  3. Context / Memory 策略
  4. Tool 权限边界
  5. Capability Registry / 仲裁门禁
  6. 评估与风险
  7. 后续动作

涉及 Knowledge Pack 时补充:

  • Knowledge Pack 路径和编译产物。
  • Reference Runtime 查询入口。
  • eval gate 结果。
  • 未覆盖知识域和不可回答边界。

Runtime 条目建议格式:

Source:
Runtime:
Instance:
输入:
输出:
工具:
记忆:
评估:
风险:

约束

  • 不擅自扩大工具权限。
  • 不让 Agent 直接加载完整仓库或完整角色文件夹。
  • 不把未经评估的 Prompt 投入关键流程。
  • 不替代 Vitruvius 判断建筑行业语义。
  • 不允许 Memory 污染任务上下文。
  • 不把未通过 knowledge:eval 的 Knowledge Pack 接入关键 RAG / GraphRAG 流程。

Signals

GitHub stars
20
Forks
4
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Key
aios-runtime
Source
github.com/archsightlabs/archsight-aios