MixLite是一个创新的混合AI代理系统，它采用了双模型工作流架构，通过思考模型(Thinking Model)和输出模型(Output Model)的协同工作，提供更深入、更全面的AI响应。系统首先使用思考模型对用户输入进行深度分析和逻辑推理，然后由输出模型基于这些思考结果生成最终的回答。

此 oneapi-version 分支在原项目基础上进行了以下主要改进和调整，旨在提升与类似 OneAPI/newapi 等管理工具的兼容性，并增强开发者体验：

1. 默认非流式响应以优化兼容性:

   • 为了更好地兼容默认期望非流式（完整 JSON）响应的客户端（如 OneAPI/newapi），当客户端请求中未明确指定 stream 参数时，此分支的 MixLite 将默认采用非流式响应。
   • 需要流式响应的客户端仍然可以通过在请求体中明确设置 "stream": true 来获取流式数据。

2. 增强的详细日志系统:

   • 引入了新的环境变量 LOG_FULL_CONTENT。您可以在 .env 文件中设置此变量 (参考 .env.example)。
   • 当 LOG_FULL_CONTENT=true 时，后端日志将记录非常详细的信息，包括完整的思考链 (thinkingContent)、完整的用户输入消息、以及输出模型返回的完整内容（对于非流式和累积的流式响应）。
   • 如果未设置或设为 false，日志将保持简洁，主要输出摘要信息。这对于生产环境更友好，同时在需要时可以开启详细日志进行调试。

3. 流式请求任务处理修复:

   • 修正了在处理完一个流式请求后，内部任务状态可能未被正确重置的问题。这提高了在连续（尤其是快速连续）发送流式请求时的稳定性和可靠性。

4. Docker 化支持:

   • 项目中已添加 Dockerfile 和 docker-compose.yml 文件，方便开发者使用 Docker 进行本地构建、部署和开发测试。
   • docker-compose.yml 配置支持通过挂载本地项目目录（包括 .env 文件）进行开发，并通过 dotenv 在应用内加载环境变量。

5. .env.example 更新:

   • 示例配置文件 .env.example 已更新，加入了 LOG_FULL_CONTENT 变量的说明和示例。
   • API 密钥等敏感配置项使用了标准的占位符。

1. 思考模型 (Thinking Model)

   • 负责对用户输入进行深度分析
   • 生成逻辑思维链
   • 进行思维广泛化和自纠错
   • 当使用04-17模型时自动调用最大思维算力

2. 输出模型 (Output Model)

   • 基于思考模型的分析结果
   • 生成最终的用户响应
   • 保持连贯的对话风格
   • 默认模型：grok-3

用户输入 -> 思考模型分析 -> 生成思维链 -> 输出模型处理 -> 最终响应

• Node.js环境
• 必要的NPM包（见package.json）

1. 克隆项目到本地
2. 安装依赖：

   npm install

3. 配置环境变量：
   • 复制.env.example为.env
   • 填写必要的配置信息：
     • 代理服务器端口
     • API密钥
     • 模型参数等

1. 基础配置

   • PROXY_PORT: 代理服务器端口（默认4120）

   • HYBRID_MODEL_NAME: 混合模型名称

   • OUTPUT_API_KEY: 输出API密钥

   • LOG_FULL_CONTENT: (可选, 默认为 false) 设置为 true 时，启用非常详细的后端日志记录，包括完整的思考链、用户消息详情和模型响应内容。有助于深度调试。

2. 思考模型配置

   • PROXY_URL: 思考模型API地址
   • Model_think_API_KEY: API密钥
   • Model_think_TEMPERATURE: 温度参数
   • Model_think_WebSearch: 是否启用网络搜索

3. 输出模型配置

   • PROXY_URL2: 输出模型API地址
   • Model_output_API_KEY: API密钥
   • Model_output_TEMPERATURE: 温度参数
   • Model_output_tool:输出模型是否回应FunctionTool字段

1. 直接运行启动脚本：

   ./启动MixLite.bat

   或

   npm start

此分支已包含 Dockerfile 和 docker-compose.yml 文件，推荐使用 Docker 进行部署和开发。

1. 确保您已安装 Docker 和 Docker Compose。
2. 在项目根目录下（即 Mixlite 目录），根据 .env.example 文件创建并配置好您的 .env 文件。
3. 执行以下命令来构建镜像并启动服务：

   docker compose up --build -d

   此命令会在后台构建并启动服务。如果您想查看实时日志，可以去掉 -d 参数：

   docker compose up --build

4. 服务将根据 docker-compose.yml 中定义的端口映射（默认为外部主机端口 3032 映射到容器内部的 4120 端口）启动。您可以通过 http://localhost:3032/v1/chat/completions 来访问服务。

• 端点：/v1/chat/completions
• 方法：POST
• 请求头：

  Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
  Content-Type: application/json
  

• 请求体示例：

  {
    "model": "MixLite",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
    "stream": true
  }

1. 思考模型参数调优

   • 适当调整temperature参数（0.7-0.9）
   • 根据需求启用/禁用WebSearch
   • 调整TopK和TopP参数优化输出质量

2. 输出模型参数调优

   • 根据应用场景调整temperature
   • 适当设置max_tokens限制

1. API密钥安全

   • 妥善保管API密钥
   • 避免密钥泄露
   • 定期更换密钥

2. 错误处理

   • 系统会自动处理并取消重复请求
   • 支持流式输出的错误处理
   • 请求超时设置为30秒

3. 资源限制

   • 注意模型的token限制
   • 合理设置并发请求数
   • 监控服务器资源使用

• 双模型协同：通过思考模型和输出模型的配合，提供更深入的分析和更准确的回答
• 流式响应：支持流式输出，提供实时的响应体验
• 灵活配置：丰富的配置选项，可根据需求调整系统行为
• 错误处理：完善的错误处理机制，确保系统稳定运行
• 工具交互：支持与MCP工具的交互，实现更复杂的任务处理

• Express.js：Web服务器框架
• Axios：HTTP客户端
• Dotenv：环境变量管理
• 其他依赖：见package.json