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Wenjie Zhang 2026-02-03 15:00:44 +08:00
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commit d9b86f0bf4
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docs/latest/advanced/agents-config.md
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@ -4,7 +4,7 @@
系统基于 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 并通过统一的 `AgentManager` 管理所有智能体。`src/agents/__init__.py` 会在启动时遍历 `src/agents` 目录，对每个包含 `__init__.py` 的子包执行自动发现：所有继承 `BaseAgent` 的类都会被注册并立即初始化，因此只要代码落位正确，就不需要再手动登记或修改管理器。
仓库预置了若干可直接运行的智能体：`chatbot` 聚焦对话与动态工具调度，`mini_agent` 提供精简模板，`reporter` 演示报告类链路。这些目录展示了上下文类、Graph 构造方式、子智能体引用以及中间件组合的范例，新增功能时可以直接复用。
仓库预置了若干可直接运行的智能体：`chatbot` 聚焦对话与动态工具调度，`reporter` 演示报告类链路，`deep_agent` 提供深度分析能力。这些目录展示了上下文类、Graph 构造方式、子智能体引用以及中间件组合的范例，新增功能时可以直接复用。
### 智能体元数据配置
@ -28,11 +28,7 @@
需要额外上下文字段时，可继承 `BaseContext` 构建自己的配置表单，再把类绑定到 `context_schema`，平台会在 `saves/agents/<module>` 下生成默认配置。
案例1 使用内置工具构建一个极简的智能体，可以动态选择 Prompt 和 LLM：
<<< @/../src/agents/mini_agent/graph.py
案例2 基于MySQL工具，以及自定义 MCP Server 的数据库报表助手。
案例1 基于MySQL工具，以及自定义 MCP Server 的数据库报表助手。
<<< @/../src/agents/reporter/graph.py

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docs/v0.4.0/advanced/agents-config.md
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@ -4,7 +4,7 @@
系统基于 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 并通过统一的 `AgentManager` 管理所有智能体。`src/agents/__init__.py` 会在启动时遍历 `src/agents` 目录，对每个包含 `__init__.py` 的子包执行自动发现：所有继承 `BaseAgent` 的类都会被注册并立即初始化，因此只要代码落位正确，就不需要再手动登记或修改管理器。
仓库预置了若干可直接运行的智能体：`chatbot` 聚焦对话与动态工具调度，`mini_agent` 提供精简模板，`reporter` 演示报告类链路。这些目录展示了上下文类、Graph 构造方式、子智能体引用以及中间件组合的范例，新增功能时可以直接复用。
仓库预置了若干可直接运行的智能体：`chatbot` 聚焦对话与动态工具调度，`reporter` 演示报告类链路。这些目录展示了上下文类、Graph 构造方式、子智能体引用以及中间件组合的范例，新增功能时可以直接复用。
### 智能体元数据配置
@ -28,11 +28,7 @@
需要额外上下文字段时，可继承 `BaseContext` 构建自己的配置表单，再把类绑定到 `context_schema`，平台会在 `saves/agents/<module>` 下生成默认配置。
案例1 使用内置工具构建一个极简的智能体，可以动态选择 Prompt 和 LLM：
<<< @/../src/agents/mini_agent/graph.py
案例2 基于MySQL工具，以及自定义 MCP Server 的数据库报表助手。
案例 基于MySQL工具，以及自定义 MCP Server 的数据库报表助手。
<<< @/../src/agents/reporter/graph.py