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数牍隐私计算 AI Agent

基于 LangGraph 的隐私计算智能代理系统，支持多用户协作完成联邦 SQL 查询和隐私求交任务。

项目简介

本项目是一个完整的隐私计算解决方案，通过 AI Agent 自动协调多方参与者完成隐私计算任务。系统采用微服务架构，包含代理转发、AI 智能协调和隐私计算引擎三大核心组件。

核心特性

  • 智能任务协调: AI Agent 自动识别角色（发起方/协作方），协调完整的隐私计算流程
  • 多用户支持: 通过代理层实现用户认证、请求转发和身份识别
  • 联邦 SQL: 基于 SQL 实现安全的多方联合查询
  • 隐私求交: 支持 PSI（Private Set Intersection）等隐私计算协议
  • 文件系统集成: 与 Nexus 文件系统深度集成，支持数据集管理
  • 容器化部署: 完整的 Docker 容器化方案，支持一键部署

系统架构

┌─────────────┐
│   用户 A    │
└──────┬──────┘
       │
       ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│      Agent Proxy (Port 7000)        │
│  - 用户认证与注册                    │
│  - 请求转发                          │
│  - Metadata 注入                     │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│   Privacy Computing Agent (LangGraph)│
│  - ReAct Agent 智能协调              │
│  - Nexus 文件系统工具                │
│  - Docker 容器管理                   │
│  - 多方协作编排                      │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│  Privacy Computing Engine (Port 8000)│
│  - 基于 SQL 的隐私计算              │
│  - 联邦 SQL 执行                     │
│  - 加密协议实现                      │
└─────────────────────────────────────┘

项目结构

.
├── agent_proxy/          # 代理转发服务
│   ├── main.go          # 主程序入口
│   ├── Dockerfile       # 容器构建文件
│   └── go.mod           # Go 依赖管理
│
├── langgraph/           # AI Agent 服务
│   ├── react_agent.py   # ReAct Agent 实现
│   ├── nexus_tools.py   # Nexus 文件系统工具
│   ├── docker_tools.py  # Docker 容器管理工具
│   ├── Dockerfile       # 容器构建文件
│   └── pyproject.toml   # Python 依赖管理
│
├── privacy_computing/   # 隐私计算引擎
│   ├── main.go          # 主程序入口
│   ├── task.go          # 任务管理
│   ├── broker_util.go   # Broker 工具
│   └── nexus_client.go  # Nexus 客户端
│
├── deploy/              # 部署配置
│   ├── docker-compose.yml  # Docker Compose 配置
│   ├── .env             # 环境变量配置
│   ├── .env.example     # 环境变量示例
│   └── config/          # 配置文件目录
│       ├── config.json  # 服务配置
│       └── mappings.json # 用户映射配置
│
├── broker               # SCQL Broker 二进制文件
├── scqlengine          # SCQL Engine 二进制文件
├── init.sql            # 数据库初始化脚本
├── config.yml          # Broker 配置文件
└── supervisord.conf    # Supervisor 配置

快速开始

前置要求

  • Docker 20.10+
  • Docker Compose 2.0+
  • Go 1.21+ (开发环境)
  • Python 3.11+ (开发环境)

部署步骤

  1. 克隆项目
git clone <repository-url>
cd privacy-computing-agent
  1. 配置环境变量
cd deploy
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置 OpenAI API 密钥等参数
  1. 构建镜像
# 构建 agent_proxy 镜像
cd agent_proxy
docker build -t agent_proxy:latest .

# 构建 langgraph agent 镜像
cd ../langgraph
docker build -t tsql-langgraph:latest .
  1. 启动服务
cd ../deploy
docker-compose up -d
  1. 验证服务
# 检查服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

服务端口

  • Agent Proxy: 7000 (可通过 AGENT_PROXY_PORT 配置)
  • Privacy Computing Engine: 8000
  • SCQL Broker: 8080
  • SCQL Engine: 8003

使用指南

用户注册

首次使用需要注册用户和 Nexus API Key 的映射关系：

curl -X POST http://localhost:7000/register \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "user_id": "user_alice",
    "nexus_key": "sk-your-nexus-api-key"
  }'

发起隐私计算任务

通过 Agent Proxy 发送请求到 AI Agent：

curl -X POST http://localhost:7000/runs/stream \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "assistant_id": "agent",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "role": "user",
          "content": "帮我和 user_bob 完成隐私求交，我的数据集是 /workspace/alice/data.csv，求交列是 id"
        }
      ]
    },
    "metadata": {
      "x_auth": "Bearer sk-your-nexus-api-key",
      "user_id": "user_alice",
      "target_user_id": "user_bob",
      "nexus_server_url": "http://nexus-server:8080"
    }
  }'

工作流程

AI Agent 会自动协调以下流程：

  1. 数据集定位: 在双方的 Nexus 文件系统中定位 CSV 数据集
  2. 容器创建: 为双方创建隐私计算容器
  3. 公钥交换: 自动交换加密公钥
  4. SQL 生成: 根据数据集表头自动生成联邦 SQL
  5. 任务配置: 生成双方的 Task JSON 配置
  6. 用户确认: 向用户展示配置并等待确认
  7. 执行计算: 启动隐私计算任务
  8. 结果获取: 等待计算完成并获取结果文件路径

组件详解

Agent Proxy

代理转发服务，负责：

  • 用户注册和 API Key 映射管理
  • 请求转发到 AI Agent
  • 自动注入用户认证信息
  • 支持跨用户请求转发

详见: agent_proxy/README.md

Privacy Computing Agent

基于 LangGraph 的 AI Agent，负责：

  • 智能任务协调和流程编排
  • 角色识别（发起方/协作方）
  • 文件系统操作（通过 Nexus Tools）
  • 容器生命周期管理
  • 多方通信协调

详见: langgraph/README.md

Privacy Computing Engine

隐私计算引擎，负责：

  • 联邦 SQL 执行
  • 隐私求交计算
  • 加密协议实现
  • 与 SCQL Broker/Engine 交互

详见: privacy_computing/README.md

开发指南

本地开发

  1. Agent Proxy 开发
cd agent_proxy
go mod download
go run main.go
  1. AI Agent 开发
cd langgraph
pip install -e .
export OPENAI_API_KEY=your-key
export OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
export OPENAI_MODEL=gpt-4
python react_agent.py
  1. Privacy Computing Engine 开发
cd privacy_computing
go mod download
go run .

配置说明

deploy/.env

# OpenAI API 配置
OPENAI_API_KEY=your-api-key
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4

# Agent Proxy 端口
AGENT_PROXY_PORT=7000

deploy/config/config.json

{
  "privacy_agent_url": "http://tsql:8123",
  "nexus_server_url": "http://nexus-server:8080"
}

技术栈

  • 后端语言: Go 1.21+, Python 3.11+
  • AI 框架: LangGraph, LangChain
  • 容器化: Docker, Docker Compose
  • 文件系统: Nexus Remote FS
  • 日志: logrus (Go), logging (Python)

安全说明

  • 所有用户请求需要通过 Nexus API Key 认证
  • 隐私计算过程中数据不离开各方环境
  • 使用 Ed25519 公钥加密保护数据传输
  • 支持细粒度的列级权限控制

故障排查

常见问题

  1. Agent Proxy 无法连接到 AI Agent

    • 检查 deploy/config/config.json 中的 privacy_agent_url 配置
    • 确认 Docker 网络连通性

  2. AI Agent 无法访问 Nexus

    • 检查 metadata 中的 x_auth 和 nexus_server_url
    • 验证 Nexus API Key 是否有效

  3. 隐私计算任务失败

    • 查看容器日志: docker logs tsql_<user>
    • 检查双方数据集格式是否正确
    • 确认网络连通性

日志查看

# Agent Proxy 日志
docker-compose logs -f agent_proxy

# AI Agent 日志
docker-compose logs -f tsql

# 隐私计算容器日志
docker logs tsql_<user>

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。

许可证

Apache License 2.0

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Privacy Computing Agent

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