# agents

**Repository Path**: isyangwei/agents

## Basic Information

- **Project Name**: agents
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-29
- **Last Updated**: 2025-07-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能体系统 (Multi-Agent System)

基于LangGraph框架构建的多智能体协作系统，包含产品经理、架构师、后端开发、前端开发、测试等多个角色的智能体。

## 系统架构

```
agents/
├── config.py           # 配置文件
├── base_agent.py       # 基础Agent类和LLM集成
├── agents.py          # 各角色Agent实现
├── mcp_tools.py       # MCP工具集成
├── graph.py           # LangGraph工作流
├── main.py            # 主程序入口
├── requirements.txt   # 依赖包
└── README.md         # 说明文档
```

## 核心组件

### 1. 基础组件
- **BaseLLM**: 封装DeepSeek模型调用
- **BaseAgent**: 智能体基类，提供通用功能
- **Config**: 系统配置管理

### 2. 智能体角色
- **ProductManagerAgent**: 产品经理，负责需求分析和产品规划
- **ArchitectAgent**: 架构师，负责系统设计和技术选型
- **BackendDeveloperAgent**: 后端开发，负责服务端开发
- **FrontendDeveloperAgent**: 前端开发，负责用户界面开发
- **QAEngineerAgent**: 测试工程师，负责质量保证

### 3. 工具系统
- **MCPTool**: 工具基类
- **FileReaderTool**: 文件读取
- **FileWriterTool**: 文件写入
- **WebSearchTool**: 网络搜索
- **DatabaseTool**: 数据库操作

### 4. 工作流引擎
- **MultiAgentSystem**: 基于LangGraph的多智能体协作系统
- **AgentState**: 状态管理
- **工作流**: 产品经理 → 架构师 → 后端开发 → 前端开发 → 测试 → 协调器

## 安装和使用

### 1. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置API密钥
在 `config.py` 中设置DeepSeek API密钥，或通过环境变量：
```bash
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key"
```

### 3. 运行系统
```bash
python main.py
```

## 使用方式

### 1. 单个Agent测试
```python
from agents import ProductManagerAgent

agent = ProductManagerAgent()
result = agent.process("设计一个在线教育平台")
print(result)
```

### 2. 多Agent协作
```python
from graph import MultiAgentSystem

system = MultiAgentSystem()
result = system.run("开发用户管理系统")
print(result["result"])
```

### 3. 工具使用
```python
agent = ProductManagerAgent()

# 文件操作
result = agent.use_tool("file_writer", 
                       file_path="output.txt", 
                       content="内容")

# 网络搜索
result = agent.use_tool("web_search", 
                       query="Python最佳实践")
```

## 交互模式

运行 `main.py` 后会进入交互模式，支持：
1. 单个Agent对话
2. 多Agent协作处理
3. 实时任务分配

## 扩展开发

### 1. 添加新的Agent角色
```python
from base_agent import BaseAgent

class NewRoleAgent(BaseAgent):
    def __init__(self):
        super().__init__("角色名", "Role", "描述")
    
    def get_system_prompt(self) -> str:
        return "你的系统提示词..."
```

### 2. 添加新的工具
```python
from mcp_tools import MCPTool

class CustomTool(MCPTool):
    def __init__(self):
        super().__init__("tool_name", "工具描述")
    
    def execute(self, **kwargs):
        # 实现工具逻辑
        pass
    
    def get_schema(self):
        # 返回参数schema
        pass
```

### 3. 自定义工作流
修改 `graph.py` 中的 `_build_graph` 方法来定义新的协作流程。

## 特性

- ✅ 基于LangGraph的状态管理
- ✅ 多智能体协作工作流
- ✅ MCP工具集成
- ✅ DeepSeek模型集成
- ✅ 可扩展的Agent角色
- ✅ 交互式使用界面
- ✅ 完整的测试用例

## 注意事项

1. 确保API密钥配置正确
2. 工具调用需要相应的权限
3. 大型任务可能需要较长处理时间
4. 建议在测试环境中验证工作流程