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aiagent/docs/architecture/(红头)项目核心文档汇总.md
renjianbo 10ee7ee625 refactor: rename platform from 低代码智能体平台 to 天工智能体平台
The platform has evolved from a low-code workflow engine to an autonomous
agent platform with ReAct runtime, multi-agent marketplace, persistent
memory, multimodal tools, and multi-channel integration.

"天工" (Tiangong) draws from 《天工开物》- the wonders of nature and human
ingenuity, reflecting the platform's purpose: empowering users to create
and orchestrate AI agents as masterfully as nature creates all things.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-08 00:56:00 +08:00

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天工智能体平台 - 核心文档汇总

项目概述

项目背景

天工智能体平台旨在让非技术用户通过可视化拖拽的方式,快速构建和部署AI智能体,降低AI应用开发门槛,提高开发效率。

核心价值

  • 零代码/可视化:通过可视化界面配置智能体,无需编写代码
  • 快速部署:一键部署到多种环境(云服务、本地、边缘设备)
  • 灵活扩展:支持自定义组件和插件机制
  • 多模型支持:集成主流AI模型(OpenAI、Claude、DeepSeek等)
  • 工作流编排:支持复杂的工作流设计和执行
  • Agent协作:支持多Agent协作和工具链管理
  • 自主 AI Agent 运行时:支持 ReAct 自主循环的 Agent Runtime,可独立对话或嵌入工作流

目标用户

  • 产品经理和业务人员
  • 初级开发者
  • 企业数字化转型团队
  • AI应用开发者

系统架构设计

整体架构

采用前后端分离的微服务架构:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    前端层 (Frontend)                      │
│  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │  可视化编辑器  │  │  智能体管理   │  │  监控面板     │  │
│  └──────────────┘  └──────────────┘  └──────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          │ HTTP/WebSocket
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    API网关层 (Gateway)                    │
│           认证、限流、路由、负载均衡                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   业务服务层 (Services)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │智能体引擎 │  │工作流引擎 │  │模型管理   │  │数据管理   ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │任务调度   │  │日志监控   │  │用户管理   │  │权限管理   ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   数据存储层 (Storage)                     │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │  MySQL   │  │          │  │  Redis   │  │          ││
│  │(元数据)   │  │          │  │(缓存)    │  │          ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                          │
                          ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   外部服务层 (External)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐│
│  │ OpenAI   │  │ DeepSeek │  │ 本地模型  │  │ 其他API  ││
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

技术栈选型

前端技术栈

  • 框架: Vue 3 + TypeScript + Vite
  • 状态管理: Pinia
  • UI组件库: Element Plus
  • 工作流可视化: Vue Flow
  • HTTP客户端: Axios
  • WebSocket: 原生WebSocket API

后端技术栈

  • 框架: Python FastAPI
  • 数据库: MySQL(腾讯云数据库)
  • 缓存/消息队列: Redis
  • 异步任务: Celery
  • AI框架: LangChain
  • Agent Runtime: 自研 ReAct 循环(零重构,寄生式复用现有服务)
  • Agent Orchestrator: 多 Agent 编排引擎(路由/顺序/辩论三种模式)
  • Agent 监控: LLM 调用埋点 + 专属 Dashboard(Token/工具/Agent 用量统计)
  • 数据库ORM: SQLAlchemy
  • 迁移工具: Alembic
  • 认证: JWT

核心功能模块

1. 用户认证系统

  • 用户注册、登录
  • JWT Token认证
  • 密码加密(bcrypt)
  • 获取当前用户信息

2. 工作流管理

  • 工作流CRUD(创建、读取、更新、删除)
  • 可视化编辑器(拖拽节点、连线)
  • 节点配置面板
  • 工作流版本管理
  • 工作流导入导出
  • 工作流模板市场

3. 工作流执行引擎

  • DAG构建和拓扑排序
  • 节点执行器(支持多种节点类型)
  • 数据流管理(节点间数据传递)
  • Celery异步任务集成
  • 执行状态管理
  • 错误处理和重试机制

4. 节点类型支持

  • 基础节点: 开始、输入、输出、结束
  • AI节点: LLM(支持OpenAI、DeepSeek等)
  • 逻辑节点: 条件、循环
  • 数据节点: 转换、数据库查询、文件操作
  • 集成节点: HTTP请求、Webhook、邮件、消息队列
  • 工具节点: 定时任务、Agent节点

5. 内置工具调用

平台提供10个内置工具,可在LLM节点中启用:

  1. 🌐 http_request - HTTP请求工具
  2. 📖 file_read - 文件读取工具
  3. ✍️ file_write - 文件写入工具
  4. 📊 text_analyze - 文本分析工具
  5. 🕐 datetime - 日期时间工具
  6. 🔢 math_calculate - 数学计算工具
  7. 💻 system_info - 系统信息工具
  8. 📦 json_process - JSON处理工具
  9. 🗄️ database_query - 数据库查询工具(只读查询场景)
  10. 📱 adb_log - Android/设备日志工具

6. 执行管理

  • 创建执行任务
  • 获取执行记录列表
  • 获取执行详情
  • 执行状态实时推送(WebSocket)
  • 执行结果可视化
  • 执行日志和监控

7. 数据源管理

  • 数据源模型和CRUD API
  • 数据源连接测试
  • 数据查询功能

8. 模型配置管理

  • 模型配置CRUD API(API Key 等在服务端加密存储;工作流 LLM 节点可绑定 model_config_id 由可信所有者运行时解密注入)
  • 多模型支持(OpenAI、Anthropic 兼容路径、DeepSeek 等)
  • 模型切换和配置

DeepSeek API(OpenAI 兼容格式)
与 DeepSeek API 文档 对齐的常用参数如下(密钥需在控制台申请,勿写入文档或仓库):

参数 说明
base_url https://api.deepseek.com(OpenAI 兼容;Anthropic 兼容格式为 https://api.deepseek.com/anthropic)
主推模型 deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro
兼容旧名(计划弃用) deepseek-chat、deepseek-reasoner 计划于 2026/07/24 弃用;二者分别对应 deepseek-v4-flash 的非思考与思考模式

本平台侧:新建 LLM 节点、节点模板及后端未显式指定模型时的 DeepSeek 默认值为 deepseek-v4-flash;工作流编辑器与「模型配置」页下拉仍可选择兼容旧模型名并标注弃用时间。

Agent管理

  • Agent CRUD API
  • Agent管理页面
  • Agent协作功能
  • 批量场景Agent脚本(教育/企业/政务/媒体)

10. Agent Runtime(自主 AI Agent)

  • ReAct 自主循环:LLM 思考→工具调用→观察结果→再思考,支持最多 N 步迭代
  • 分层记忆:短期(会话上下文)+ 长期(MySQL 持久化),LLM 自动压缩总结
  • 执行追踪:每步迭代记录 think/tool_call/tool_result/final,返回 steps 供前端展开
  • 工具管理:白名单/黑名单过滤,包装已有 ToolRegistry
  • 工作流桥接:Agent 节点可嵌入工作流 DAG,复用工作流引擎
  • 独立对话:通过专用 API 直接与 Agent 对话,不依赖工作流
  • LLM 调用埋点:每次 LLM 调用自动记录模型、tokens、耗时到 AgentLLMLog 表
  • Agent 监控:专属 Dashboard 展示 Agent 用量排行、LLM 调用记录、Token 统计、工具调用频次
  • 多 Agent 编排:三种协作模式:
    • route — Router Agent 分析问题,分发到最匹配的 Specialist Agent
    • sequential — Agent 流水线执行,前者输出作为后者输入
    • debate — 多个 Agent 独立回答,Aggregator 汇总为最终答案
  • 自主学习:Agent 从历史执行中自动优化工具选择策略,基于 AgentLearningPattern 模型记录和累计工具使用模式,执行前注入历史模式到 system prompt

11. Agent 定时任务系统

  • cron 调度:支持标准 cron 表达式,按周期自动触发 Agent 执行
  • Celery Beat 集成:每分钟检查到期任务,到期自动触发
  • 执行管理:支持手动触发、暂停/恢复、执行状态跟踪
  • 飞书推送:定时任务执行结果自动推送到飞书(Webhook + 应用消息)

12. 飞书集成和通知系统

  • 通知系统:统一的通知管理(notifications 表、通知服务、API)
  • 飞书定时任务推送:定时任务执行结果自动推送飞书
  • 飞书应用消息:通过飞书应用 API 发送消息通知
  • 飞书账号绑定:用户可绑定飞书账号,接收个性化通知
  • 橙子飞书机器人:独立 WebSocket 连接的飞书机器人,固定路由到橙子助手 Agent
  • 飞书事件监听:WebSocket 长连接监听飞书 IM 事件

项目结构

aiagent/
├── frontend/                    # 前端项目(Vue 3 + TypeScript)
│   ├── src/
│   │   ├── assets/             # 静态资源
│   │   ├── components/         # 组件
│   │   ├── router/             # 路由
│   │   ├── stores/             # 状态管理(Pinia)
│   │   ├── views/              # 页面
│   │   └── App.vue             # 根组件
│   ├── package.json            # 依赖配置
│   ├── vite.config.ts          # Vite配置
│   └── Dockerfile.dev          # 开发环境Dockerfile
├── backend/                    # 后端项目(Python FastAPI)
│   ├── app/
│   │   ├── agent_runtime/     # Agent Runtime(新增,自主 ReAct 循环)
│   │   │   ├── __init__.py    # 包导出
│   │   │   ├── schemas.py     # Agent 配置 Schema + AgentStep 执行追踪
│   │   │   ├── context.py     # 会话上下文(消息历史、迭代追踪)
│   │   │   ├── memory.py      # 分层记忆管理器 + LLM 自动压缩总结
│   │   │   ├── tool_manager.py# 工具管理器(包装 ToolRegistry)
│   │   │   ├── core.py        # AgentRuntime 主循环(ReAct 核心)+ 自主学习集成
│   │   │   ├── orchestrator.py# 多 Agent 编排引擎(route/sequential/debate/pipeline)
│   │   │   └── workflow_integration.py  # 工作流桥接
│   │   ├── api/               # API路由
│   │   │   ├── agent_chat.py  # Agent 聊天 + 多 Agent 编排 + LLM 调用日志 + SSE 流式
│   │   │   ├── agent_monitoring.py  # Agent 监控 API 5 个端点
│   │   │   ├── agent_schedules.py   # Agent 定时任务 CRUD API + 手动触发
│   │   │   ├── feishu_bind.py       # 飞书账号绑定/解绑 API
│   │   │   └── notifications.py     # 通知系统 API
│   │   ├── core/              # 核心模块
│   │   ├── models/            # 数据库模型
│   │   │   ├── agent_llm_log.py # Agent LLM 调用日志模型
│   │   │   ├── agent_learning_pattern.py # Agent 学习模式模型(自主学习)
│   │   │   ├── agent_schedule.py  # Agent 定时任务调度模型
│   │   │   ├── notification.py    # 通知模型
│   │   │   └── agent_vector_memory.py # Agent 向量记忆表模型
│   │   ├── schemas/           # Pydantic模式
│   │   ├── services/          # 业务逻辑
│   │   │   ├── agent_monitoring_service.py  # Agent 监控服务
│   │   │   ├── agent_learning_service.py    # 自主学习服务(工具选择优化)
│   │   │   ├── agent_schedule_service.py    # 定时任务调度服务
│   │   │   ├── notification_service.py      # 通知服务
│   │   │   ├── feishu_app_service.py        # 飞书应用消息发送
│   │   │   ├── feishu_notifier.py           # 飞书通知器
│   │   │   ├── feishu_ws_handler.py         # 飞书 WebSocket 事件处理
│   │   │   ├── orange_app_service.py        # 橙子飞书机器人服务
│   │   │   ├── orange_ws_handler.py         # 橙子机器人 WS 处理
│   │   │   ├── knowledge_service.py         # 知识库 RAG 服务
│   │   │   ├── embedding_service.py         # Embedding 生成服务
│   │   │   ├── document_parser.py           # 文档解析器
│   │   │   └── text_chunker.py              # 文本分块器
│   │   └── main.py            # 应用入口
│   ├── alembic/               # 数据库迁移
│   ├── tests/                 # 测试
│   ├── requirements.txt       # Python依赖
│   ├── Dockerfile.dev         # 开发环境Dockerfile
│   └── alembic.ini            # Alembic配置
├── docker-compose.dev.yml     # 开发环境Docker Compose配置
├── README.md                  # 项目说明
├── QUICKSTART.md              # 快速启动指南
├── 使用指南.md                 # 用户使用指南
├── 方案-优化版.md             # 完整技术方案
├── 开发进度.md                # 开发进度跟踪
├── 内置工具列表.md            # 内置工具文档
└── 项目核心文档汇总.md        # 本文档

部署指南

前置要求

  • Node.js 18+ 和 pnpm
  • Python 3.11+
  • Docker 和 Docker Compose
  • MySQL(使用腾讯云数据库)
  • Redis 7+(或使用Docker)

使用 Docker Compose 启动(推荐)

# 启动所有服务
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down

本地开发部署

后端服务

cd backend

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp env.example .env
# 编辑 .env 文件(数据库已配置为腾讯云MySQL)

# 运行数据库迁移
alembic upgrade head

# 启动开发服务器
uvicorn app.main:app --reload

# 启动 Celery Worker(新终端)
celery -A app.core.celery_app worker --loglevel=info

前端服务

cd frontend

# 安装依赖
pnpm install

# 启动开发服务器
pnpm dev

服务访问地址

API 文档摘要

认证API

  • POST /api/v1/auth/register - 用户注册
  • POST /api/v1/auth/login - 用户登录(获取JWT Token)
  • GET /api/v1/auth/me - 获取当前用户信息

工作流API

  • GET /api/v1/workflows - 获取工作流列表
  • POST /api/v1/workflows - 创建工作流
  • GET /api/v1/workflows/{id} - 获取工作流详情
  • PUT /api/v1/workflows/{id} - 更新工作流
  • DELETE /api/v1/workflows/{id} - 删除工作流
  • POST /api/v1/workflows/{id}/execute - 执行工作流

执行管理API

  • GET /api/v1/executions - 获取执行记录列表
  • GET /api/v1/executions/{id} - 获取执行详情
  • GET /api/v1/executions/{id}/status - 获取执行状态

数据源API

  • GET /api/v1/data-sources - 获取数据源列表
  • POST /api/v1/data-sources - 创建数据源
  • POST /api/v1/data-sources/{id}/test - 测试数据源连接
  • POST /api/v1/data-sources/{id}/query - 执行数据查询

Agent 与编排 API(新增)

  • POST /api/v1/agent-chat/bare - 默认 Agent 直接对话(无需预配置)
  • POST /api/v1/agent-chat/{agent_id} - 与指定 Agent 对话(复用工作流配置)
  • POST /api/v1/agent-chat/orchestrate - 多 Agent 编排(route/sequential/debate 三种模式)
    • 请求体: { message, mode, agents[] } 每个 Agent 可独立配置 system_prompt/model/temperature/tools
    • 返回: { final_answer, steps[], agent_results[] }

Agent 监控 API(新增)

  • GET /api/v1/agent-monitoring/overview - Agent 概览统计(Agent 数、对话/LLM/工具调用次数、Token 用量)
  • GET /api/v1/agent-monitoring/llm-calls?days=7&limit=50 - LLM 调用记录列表(模型、tokens、耗时、状态)
  • GET /api/v1/agent-monitoring/agents-stats?days=7 - 各 Agent 用量排行(调用次数、Token、延迟)
  • GET /api/v1/agent-monitoring/tool-usage?days=7 - 工具调用频次统计
  • GET /api/v1/agent-monitoring/daily-trend?days=7 - 每日 LLM 调用趋势

WebSocket API

  • ws://localhost:8037/ws/execution/{execution_id} - 执行状态实时推送

完整API文档请访问:http://localhost:8037/docs

用户指南摘要

快速开始使用

  1. 登录系统:访问 http://localhost:8038,注册并登录
  2. 创建工作流:点击"创建工作流"按钮进入可视化编辑器
  3. 拖拽节点:从左侧工具箱拖拽节点到画布
  4. 连接节点:点击节点的连接点并拖拽到目标节点
  5. 配置节点:点击节点,在右侧配置面板设置参数
  6. 保存工作流:点击工具栏的"保存"按钮
  7. 执行工作流:点击工具栏的"运行"按钮

节点类型说明

  • 开始节点:工作流起始节点
  • 输入节点:数据输入节点,可配置输入参数
  • LLM节点:AI 模型处理节点,支持 OpenAI、DeepSeek 等;DeepSeek 推荐选用 deepseek-v4-flash 或 deepseek-v4-pro(旧名 deepseek-chat / deepseek-reasoner 仍可兼容使用,计划 2026/07/24 弃用)
  • 条件节点:条件判断节点,支持表达式配置
  • 转换节点:数据转换节点,支持JSONPath、模板等
  • 输出节点:数据输出节点,可配置输出格式
  • 结束节点:工作流结束节点

工具调用功能

在LLM节点中启用工具调用,AI可以调用内置工具处理任务:

  1. 选择LLM节点,打开"工具"标签页
  2. 启用"启用工具调用"开关
  3. 选择需要的工具(可多选)
  4. 保存配置

开发指南

开发规范

  • 前端代码规范:ESLint + Prettier
  • 后端代码规范:PEP 8 + Black
  • Git提交规范:Conventional Commits
  • 代码审查:必须通过Code Review

测试指南

# 前端测试
cd frontend
pnpm test

# 后端测试
cd backend
pytest

数据库迁移

cd backend

# 创建新的迁移
alembic revision --autogenerate -m "描述"

# 应用迁移
alembic upgrade head

# 回退迁移
alembic downgrade -1

添加新节点类型

  1. 后端:在 backend/app/services/workflow_engine.py 的 execute_node 中增加节点类型分支;如需校验,可扩展 workflow_validator.py
  2. 前端:在 frontend/src/components/nodes/(或工作流编辑器关联组件)中增加节点展示与配置
  3. 前端:在 frontend/src/stores/workflowStore.ts 等处注册节点类型与默认数据

测试指南

单元测试

  • 使用 pytest 框架
  • 测试核心功能和工作流引擎
  • 测试API端点

集成测试

  • 测试数据库操作
  • 测试外部API集成
  • 测试工作流执行

端到端测试

  • 测试用户界面交互
  • 测试完整工作流执行
  • 测试跨浏览器兼容性

内置工具列表

平台提供10个内置工具,详细功能如下:

工具名称 功能描述 主要参数
http_request 发送HTTP请求 url, method, headers, body
file_read 读取文件内容 file_path
file_write 写入文件内容 file_path, content, mode
text_analyze 分析文本内容 text, operation
datetime 处理日期时间 operation, format
math_calculate 执行数学计算 expression
system_info 获取系统信息 无
json_process 处理JSON数据 json_string, operation
database_query 只读数据库查询 datasource/query(按工具schema)
adb_log 设备日志读取 command/serial/lines(按工具schema)

说明:http_request 已加入响应体截断与头部精简机制(支持 max_body_chars),用于避免大页面导致 LLM 上下文超限。

详细使用示例请参考:内置工具列表.md

开发进度和路线图

当前完成度

  • 第一阶段MVP: 100% ✅
  • 第二阶段核心功能: 100% ✅
  • 第三阶段核心功能: 100% ✅
  • 第四-七阶段功能: 100% ✅
  • 自主 Agent Runtime: 100% ✅(2026-04 新增)
  • 多 Agent 编排: 100% ✅(2026-05 新增)
  • Agent 监控 Dashboard: 100% ✅(2026-05 新增)
  • SSE 流式输出: 100% ✅(2026-05 新增)
  • 向量记忆 + 知识库 RAG: 100% ✅(2026-05 新增)
  • 工具市场: 100% ✅(2026-05 新增)
  • 工作流预算接入: 100% ✅(2026-05 新增)
  • Agent 自主学习: 100% ✅(2026-05 新增)
  • Agent 定时任务系统: 100% ✅(2026-05 新增)
  • 飞书通知与机器人对话: 100% ✅(2026-05 新增)
  • 整体项目: 约 99.9%

已完成核心功能

  1. 完整的用户认证系统 - 注册、登录、JWT认证
  2. 工作流CRUD - 创建、读取、更新、删除工作流
  3. 工作流执行引擎 - DAG构建、拓扑排序、节点执行
  4. 可视化编辑器 - 拖拽节点、连线、配置面板
  5. 异步任务处理 - Celery集成,支持长时间运行的任务
  6. 多模型支持 - OpenAI、DeepSeek 等(DeepSeek 主推 deepseek-v4-flash / deepseek-v4-pro)
  7. 内置工具调用 - 10 个内置工具支持
  8. 实时状态推送 - WebSocket实时推送执行状态
  9. 批量Agent场景生成 - 教育与政务/媒体场景批量创建脚本
  10. Windows运维文档统一 - 启停/重启流程合并为单一权威文档
  11. 自主 AI Agent 运行时 - 新增 agent_runtime 模块(~1020 行),实现 ReAct 自主循环、工具调用、分层记忆管理
  12. Agent 独立对话 - POST /api/v1/agent-chat/bare 和 /{agent_id} API,前端 AgentChat.vue 页面
  13. 工作流 Agent 节点 - 工作流引擎新增 agent 节点类型,Agent 可嵌入 DAG 执行
  14. 执行追踪与思考链 - 后端 steps 记录每步迭代,前端可展开显示思考链
  15. 记忆压缩总结 - LLM 自动提取用户画像/关键事实/话题,去重后存入长期记忆
  16. Agent 配置页面 - AgentConfig.vue 可视化编辑 System Prompt / 模型 / Temperature / 工具
  17. 多 Agent 编排 - AgentOrchestrator 三种模式(route/sequential/debate),前端编排 UI 支持模式切换和动态 Agent 编辑
  18. Agent 监控 Dashboard - 实时 LLM 调用埋点(AgentLLMLog 表)、Agent 用量排行、Token 统计、工具调用频次、日趋势图
  19. SSE 流式输出 - Agent 思考过程实时推送到前端
  20. 向量记忆 - Embedding API + 余弦相似度 Top-K 语义检索
  21. 知识库 RAG - 文件上传 → 5 种格式解析 → 分块 → 向量化 → 检索增强
  22. 工具市场 - HTTP/Code 工具 CRUD + 沙箱测试 + 分类浏览
  23. 工作流预算接入 - Agent LLM/工具调用计入 WorkflowEngine 全局预算
  24. Agent 自主学习 - 从历史执行中自动优化工具选择策略(AgentLearningPattern)
  25. Agent 定时任务系统 - cron 表达式定时触发 Agent 执行,集成 Celery Beat
  26. 飞书通知与机器人对话 - 通知系统、飞书定时任务推送、橙子飞书机器人

近期规划

  1. 多租户支持 - 租户模型、数据隔离、资源配额管理
  2. 插件系统 - 插件注册机制、自定义节点插件开发框架
  3. 性能优化 - 工作流执行性能优化、前端性能优化
  4. 用户体验优化 - 工作流编辑器优化、Agent使用体验优化

详细开发进度请参考:开发进度.md

常见问题

1. 数据库连接失败

  • 检查MySQL数据库是否可访问(腾讯云数据库)
  • 检查数据库连接信息是否正确(.env 文件)
  • 检查网络连接是否正常

2. Redis 连接失败

  • 检查Redis是否正在运行
  • 检查Redis URL是否正确

3. 前端无法连接后端

  • 检查后端服务是否正在运行
  • 检查前端配置的API URL是否正确(vite.config.ts)
  • 检查CORS配置是否正确

4. Celery 任务不执行

  • 检查Celery Worker是否正在运行
  • 检查Redis连接是否正常
  • 检查任务是否正确注册

5. 工作流执行失败

  • 检查节点配置是否正确
  • 检查LLM API密钥是否有效
  • 查看执行日志获取详细错误信息

联系和支持

关键文档索引(建议)

  • Windows 启停唯一文档:(红头)Windows服务器启动与重启唯一指南.md
  • 上传图片与OCR实现:(红头)上传图片和识别的实现文档.md
  • 教育行业批量Agent脚本:backend/scripts/create_education_agents_batch.py
  • 政务/媒体批量Agent脚本:backend/scripts/create_gov_media_agents_batch.py
  • 企业场景批量Agent脚本:backend/scripts/create_enterprise_scenario_agents.py
  • 自主 AI Agent 改造完成情况:自主AI Agent改造完成情况.md
  • Agent Runtime 源码入口:backend/app/agent_runtime/core.py
  • Agent 聊天 API 路由:backend/app/api/agent_chat.py
  • Agent 聊天前端页面:frontend/src/views/AgentChat.vue
  • Agent 配置页面:frontend/src/views/AgentConfig.vue
  • 多 Agent 编排引擎:backend/app/agent_runtime/orchestrator.py
  • Agent 监控 Dashboard:frontend/src/views/AgentDashboard.vue
  • Agent LLM 调用日志模型:backend/app/models/agent_llm_log.py

最后更新: 2026-05-02
文档版本: 1.7

本文档基于项目现有文档整理生成,涵盖项目核心信息。详细技术方案请参考方案-优化版.md。DeepSeek 模型名与 Base URL 以官方文档为准,变更时请同步修订本节。