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智能体

智能体开发

系统基于 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。

智能体元数据配置

每个智能体可以通过在智能体目录下创建 metadata.toml 文件来配置元数据信息。这个文件使用 TOML 格式，包含以下字段：

• name: 智能体显示名称
• description: 智能体功能描述
• examples: 示例问题列表（数组格式）

例如，src/agents/chatbot/metadata.toml：

<<< @/../src/agents/chatbot/metadata.toml

注意：metadata.toml 文件是可选的，如果没有提供，系统将使用智能体类的基本属性。

创建新的智能体

在 src/agents 下新建一个包，保持与现有目录一致的结构：放置 Graph 构造逻辑（通常命名为 graph.py），并在包内的 __init__.py 中暴露主类。

智能体类必须继承 src.agents.common.BaseAgent，同时实现异步的 get_graph 方法来返回编译后的 LangGraph 实例，并配置好 checkpointer，否则无法从历史对话中恢复。

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。

<<< @/../src/agents/reporter/graph.py

智能体实例的生命周期交给管理器处理，会在自动发现时完成初始化并缓存单例，以便快速响应请求。在容器内热重载时，只要保存文件即可触发重新导入；需要强制刷新可调用 agent_manager.get_agent(<id>, reload=True)。

更多动态工具选择与 MCP 注册的例子，见 src/agents/chatbot/graph.py 中的中间件组合。

拓展现有智能体

智能体保持为 LangGraph 的标准节点组合，因此可以在原有 graph.py 中添加节点、条件与消息转换器。复用现成上下文时，只需扩展当前 context_schema 的字段；若功能差异较大，可以创建新的上下文类并替换 context_schema。

对工具、模型或提示语的调整建议封装到中间件或独立函数里，既方便多智能体共用，又能保持 BaseAgent 的基础接口稳定。变更提交后无需手动刷新注册表，只要确保包结构未改变，智能体会在热重载中自动更新。

子智能体与中间件

子智能体集中放在 src/agents/common/subagents 目录，典型例子是 calc_agent，它通过 LangChain 的 create_agent 构建计算器能力并以工具暴露给主图。新增子智能体时沿用这一结构：在目录内编写封装函数与 @tool 装饰器，导出后即可被任意智能体调用。

中间件位于 src/agents/common/middlewares，包含上下文感知提示词、模型选择、动态工具加载以及附件注入等实现。如果需要编写新的中间件，请遵循 LangChain 官方文档中对 AgentMiddleware、ModelRequest、ModelResponse 等接口的定义，完成后在该目录的 __init__.py 暴露入口，主智能体即可在 middleware 列表中引用。

文件上传中间件

文件上传功能通过 inject_attachment_context 中间件实现（位于 src/agents/common/middlewares/attachment_middleware.py）。该中间件基于 LangChain 1.0 的 AgentMiddleware 标准实现，具有以下特点：

1. 状态扩展：定义 AttachmentState 扩展 AgentState，添加可选的 attachments 字段
2. 自动注入：在模型调用前，从 request.state 中读取附件并转换为 SystemMessage
3. 向后兼容：不使用文件上传的智能体不受影响

为智能体启用文件上传

只需两步：

步骤 1：声明能力（让前端显示上传按钮）

class MyAgent(BaseAgent):
    capabilities = ["file_upload"]

步骤 2：添加中间件（让智能体能够处理附件内容）

from src.agents.common.middlewares import inject_attachment_context

async def get_graph(self):
    graph = create_agent(
        model=load_chat_model("..."),
        tools=get_tools(),
        middleware=[
            inject_attachment_context,  # 添加附件中间件
            context_aware_prompt,       # 其他中间件...
            # ...
        ],
        checkpointer=await self._get_checkpointer(),
    )
    return graph

工作流程

1. 前端上传：用户在聊天界面上传文档（txt、md、docx、html）
2. API 解析：后端将文档转换为 Markdown 格式并存储到数据库（超过 32k 会被截断）
3. 自动加载：API 层在调用 agent 前从数据库加载附件数据
4. 中间件注入：inject_attachment_context 自动将附件内容注入为系统消息
5. 模型处理：LLM 接收到附件内容和用户问题，进行综合回答

这种设计确保了附件功能的可选性和可扩展性，任何智能体都可以通过添加中间件快速启用文件上传能力。

内置工具与 MCP 集成

系统会根据配置自动组装工具集合，涵盖知识图谱查询、向量检索生成的动态工具、MySQL 只读查询能力、Tavily 搜索以及所有注册的 MCP 工具。

工具的启用状态和描述由配置文件或环境变量决定，当依赖缺失时会被中间件自动忽略，从而避免在图中加载不可用能力。MCP Server 的接入方式保持不变，只需在 src/agents/common/mcp.py 的 MCP_SERVERS 中填入服务地址与 transport 类型，如需更多范式可参阅 LangChain 官方文档。

MySQL 数据库

设置数据库连接时，在 .env 中提供以下字段：

MYSQL_HOST=192.168.1.100
MYSQL_USER=username
MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
MYSQL_DATABASE=database_name
MYSQL_DATABASE_DESCRIPTION=业务主库（可选提示）
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_CHARSET=utf8mb4

所有查询限定在只读范围（SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN），请求会经过表名校验与超时控制，默认限制 60 秒与 100 行输出，并可通过配置调整上限。连接信息会反馈给 LangGraph，智能体可以自动陈述数据库用途并选择更准确的检索策略。

多模态图片支持

系统支持接收图片作为输入，与文本结合形成多模态查询。图片支持的核心特性如下：

1. 图片上传与处理

• 通过 /chat/image/upload 接口上传图片
• 自动处理图片格式转换和压缩
• 返回 base64 编码的图片数据
• 图片大小限制为 10MB
• 支持的图片格式：JPEG、PNG、WebP、GIF、BMP
• 自动压缩超过 5MB 的图片

当发送包含图片的请求时，消息格式为：

{
  "query": "这张图片里有什么？",
  "image_content": "<base64编码的图片数据>",
  "config": {},
  "meta": {}
}

智能体会自动识别多模态消息并将其传递给支持图片的模型。如果模型不支持图片，会自动忽略图片内容，只处理文本部分。系统会将图片转换为符合模型要求的格式（通常是 base64 编码的 JPEG 或 PNG），确保与主流多模态模型兼容。

目前仅支持上传单个图片，图片直接以 base64 存储在数据库