AI Agent Platform

企业级 AI Agent 平台

面向二次开发与企业落地的 AI Agent 平台底座 · 基于 LangGraph 生态体系

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系统总览 · 架构与链路图解 · 内置智能体生态 · 二次开发指南 · 前端体验与工作台 · 快速开始 · 部署手册 · 更新日志 · 致谢与技术核心

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项目定位：解决什么问题？

很多团队做 Agent 容易停留在 Demo 阶段：平台治理、运行时执行、状态存储和前端交互全揉成一个“大泥球”，一到生产落地就面临权限缺失、状态丢失、模型切换困难、二开举步维艰的问题。

本项目为解决这一痛点而生，提供一个可直接用于二次开发、快速搭建企业私有 AI Agent 平台的工程底座：

• 解耦平台治理与 Agent 执行：平台层专职负责认证鉴权、多租户/项目隔离、审计回溯、模型 Catalog 治理；Agent 运行时专职负责图编排、工具装配与状态机运转。两层通过受管契约通信，互不污染。
• 拥抱主流开源生态，不造封闭轮子：全面基于 LangGraph / LangChain 系列生态设计，深度吸收 open-swe、deepagents 与 deer-flow 的工程思想，原生支持复杂图编排、状态持久化、多轮工具调用循环与人机协同（HITL）审批中断。
• 标准化二次开发骨架：预留清晰的扩展点（自定义 Agent 图、自定义 Tools、标准 MCP 服务、Skills 技能），其他企业可以直接拉取作为模板，快速装配自有业务 Agent。

系统总览

整个系统由三大服务分层构建，各司其职：

服务	目录	职责定位	核心技术栈
Platform API	apps/platform-api	控制面核心：认证鉴权、项目治理、审计日志、模型 Catalog 目录、受管契约网关转发	FastAPI + SQLAlchemy + PostgreSQL
Platform Web	apps/platform-web	管理控制台前端：工作台布局、Agent 交互对话流、权限管理、多端流式渲染	Vue 3 + Vite + Tailwind CSS + Pinia
Runtime Service	apps/runtime-service	Agent 执行引擎：LangGraph 图注册、工具与 MCP 装配、会话调度、SSE 事件流保活推送	Python 3.11+ + LangGraph + GraphHarbor + Redis

架构与链路图解

1. 系统架构全景图

🔗 交互式网页体验： 👉 打开全屏交互式架构图 (HTML)（支持节点聚焦缩放、深浅主题切换与全要素搜索）

• 平台治理层（左）：集中处理所有的用户身份、安全隔离与审计流向，Runtime 内部无须耦合任何用户鉴权逻辑。
• Agent 执行层（中）：Runtime API 与 Runtime Worker 分离，状态由 GraphHarbor 统一落库，保障长时间运行与故障断点恢复。
• 二开扩展点（右）：工具函数、标准 MCP 服务与外部 LLM 全部通过标准化协议接入，扩展时对核心代码零侵入。

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2. Agent 执行请求链路时序

🔗 交互式网页体验： 👉 打开全屏交互式时序图 (HTML)（支持三阶段分段探索与完整链路追踪）

• 阶段一（鉴权与契约组装）：Platform API 拦截用户请求，从数据库读取当前项目启用的模型参数、可用工具白名单和系统 Prompt，组装成受保护的“受管契约”下发给 Runtime。
• 阶段二（图编排与工具循环）：Runtime Worker 接管任务，驱动 LangGraph 状态机向 LLM 发起推理；当模型决定调用工具或 MCP 时，进入工具执行/人机审批流，完成后携带结果继续推理。
• 阶段三（SSE 流式保活透传）：执行状态以 Server-Sent Events（SSE）形式实时推送，网关层自动注入保活心跳，前端支持流式打字渲染与断流自愈。

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3. 二次开发扩展点全景

🔗 交互式网页体验： 👉 打开全屏交互式扩展点图 (HTML)（清晰划定二开边界）

• 二开业务定制区（右侧）：业务开发者主要编写自定义 Agent 图、业务 Tools 和挂载 MCP 插件。
• 核心基础设施骨架（左下）：认证、网关、状态持久化、SSE 传输通道等基础设施开箱即用，一般无需做侵入性修改。

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内置智能体生态：从教学到生产落地

仓库内置了两套具有不同使命的智能体示例，兼顾了快速上手学习与极端复杂场景落地：

1. 教学入门智能体：showcase_demo

• 定位：初学者了解平台机制的最小样板间。
• 源码位置：apps/runtime-service/src/runtime_service/services/demo/showcase_demo/
• 覆盖能力：
  • ✅ 基础与高级工具调用 (Tool Calling)
  • ✅ 人机协同审批中断 (HITL - Human-in-the-Loop)
  • ✅ 子智能体协作与调用轨迹基础回放
  • ✅ 沙箱安全工作区 (Workspace) + 产物实时预览
  • ✅ MCP 工具集成与动态装配

2. 生产级标杆智能体：DeerFlow Agent

• 定位：真正面向生产级任务工程的复杂智能体实现，验证平台对极端复杂场景的承载力。
• 设计思想：深度吸收 bytedance/deer-flow、langchain-ai/deepagents 与 langchain-ai/open-swe 的工程设计范式。
• 生产级核心特质：
  • 🧠 全流程多模式切换：支持探索研究（Research）、工程代码编写（Coding）、长效规划（Planning）与任务分发子智能体多模式动态调度。
  • 💾 记忆闭环引擎 (Memory Pipeline)：具备会话短期上下文管理与跨会话个人/项目长期记忆提取、存储、检索与注入机制。
  • 🛡️ 安全沙箱隔离工作区：提供本地/容器化双模式执行沙箱，原生支持文件树浏览、代码高亮预览与成果归档下载（.zip）。
  • 💻 交互式终端 (PTY)：提供基于 xterm 的真实终端会话，支持命令审计、防越权拦截、终端划词一键入 Chat 与多终端保活。
  • 🧰 深度工具与企业级 Skills 矩阵：内置文件操作、语法树检索、代码分析等成套 Production Skills。

💡 企业二开建议： 企业客户可以直接复用 DeerFlow Agent 的工程实现作为高阶智能体模板，也可将其拆解为底层组件，按需装配到企业原有的垂直业务场景中。

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二次开发指南：如何接入你的业务？

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