General-Purpose Core • Agent-Ready • Real WASM Evaluation

通用语言,Agent 原生。

Zio 的核心定位是一门通用编程语言——Agent 编排不是它的存在理由,而是它擅长的工作负载之一。 因为语言本身是通用的:CSP 通道天然表达多 Agent 消息传递,ZOS 对象系统直接建模 Agent 与工具, JSON 原语打通 LLM 的结构化输入输出,WASM 沙箱让整条链路确定性运行在浏览器与边缘环境。 本页所有演示均在你的浏览器中由真实 Zio WASM 引擎求值,无任何服务器参与。

为什么通用语言反而是 Agent 的最优解

专用 Agent DSL 锁死能力上限;通用原语的组合没有天花板

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CSP 通道 = Agent 消息总线

chan / send! / recv! 让 Planner、Executor、Critic 之间的协作退化为普通的并发数据流,无需额外框架。

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ZOS 对象系统 = Agent 建模

用 CLOS/AMOP 的 Generic Function 与多分派直接表达「工具路由」「能力多态」,Agent 即对象,方法即能力。

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JSON 原语 = LLM 结构化接口

json-parse / json-stringify 内建于语言,LLM 的输入输出无需胶水层;同像性让代码即数据,Prompt 亦可被宏操作。

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WASM 沙箱 = 确定性执行

零全局状态 + 显式 EvalContext:同一份 Agent 脚本在浏览器、服务器、边缘设备上逐位一致地运行。

动态训练过程:Zio 驱动的 Agent 学习循环

策略与 Q-learning 更新全部由左侧 Zio 程序在 WASM 中求值执行——不是预录动画,是实时计算

training.zio — 每批回合由 WASM 求值一次(实时更新) ⚡ WASM Loading...
;; 等待引擎初始化...
环境说明:4 臂老虎机(真实回报率 0.70 / 0.50 / 0.30 / 0.10,浏览器内模拟,无网络请求)。 奖励采样由环境给出;臂选择、ε-greedy 探索、Q 值增量更新全部由 Zio 代码计算。Q 状态跨批次持久(经宿主回注)。

试用效果:三个 Agent / LLM 编排场景

点击运行,即刻在浏览器中求值真实 Zio 程序(LLM 响应为本地规则模拟,页面无 API Key、无网络调用)

① Tool-Calling Agent Loop

模拟 LLM 按语义路由到工具(weather / calc),未命中工具时回退直答——Agent 循环的最小完备形态。


          
          
待运行…

② 多 Agent CSP 协作

Planner / Executor 经 CSP 通道投递消息,协调者汇聚收件箱——语言原语直接承担消息总线。


          
          
待运行…

③ LLM 结构化输出管道

模拟补全 → 槽位提取 → json-stringify 序列化,展示 LLM 输出直通结构化数据无需胶水。


          
          
待运行…