# anything_bot

**Repository Path**: hongshu2018/anything_bot

## Basic Information

- **Project Name**: anything_bot
- **Description**: 基于 ReAct 模式的本地 AI Agent，支持 SKILL.md 扩展。
后续考虑桌面操作功能，文档编写等等
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-19
- **Last Updated**: 2026-07-19

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Simple Agent

基于 ReAct 模式的本地 AI Agent，支持 SKILL.md 扩展。

## 功能

- 🔮 **ReAct 模式** - 思考→行动→观察→决策的智能循环
- 📦 **SKILL.md 扩展** - 通过编写 Markdown 文件扩展 Agent 能力
- 🏠 **本地优先** - 使用 Ollama 本地模型，无需 API Key
- 🔍 **文件搜索** - 支持文件名、类型、时间范围过滤

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 启动 Ollama

```bash
ollama serve
ollama pull qwen2.5
```

### 3. 运行

```bash
python -m cli.main "帮我找桌面上最近的 PDF 文件"
```

## 开发

```bash
# 运行测试
pytest tests/ -v

# 添加新 Skill
# 1. 在 skills/ 下创建目录
# 2. 添加 SKILL.md 定义
# 3. 添加 skill.py 实现
```

## 架构

```
agent/
├── core.py          # ReAct Loop
├── llm.py           # Ollama 封装
├── skill_loader.py  # SKILL.md 加载
└── types.py        # 数据类型

skills/
└── search_files/   # 文件搜索 Skill
    ├── SKILL.md
    └── skill.py
```

## 添加新 Skill

1. 在 `skills/` 下创建目录，如 `my_skill/`
2. 添加 `SKILL.md`：

```yaml
---
name: my_skill
description: 我的技能描述
version: "1.0"
trigger:
  keywords: ["关键词1", "关键词2"]
  intent: search
parameters:
  param1:
    type: string
    description: 参数描述
    default: "默认值"
output:
  type: list
  format: "输出格式说明"
---

# my_skill

技能详细说明
```

3. 添加 `skill.py`：

```python
def execute(param1: str = "默认值") -> dict:
    """执行技能逻辑"""
    return {"result": "执行结果"}
```

## License

MIT