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# 智能体
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## 智能体开发
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系统基于 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 框架，支持自定义智能体应用开发。
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系统默认集成示例智能体：
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| 智能体 | 功能 | 位置 |
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|--------|------|------|
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| **基础智能体** | 对话功能 | `src/agents/chatbot/` |
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| **ReAct 智能体** | 推理与行动循环 | `src/agents/react/` |
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### 开发自定义智能体
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如果需要开发自己的智能体的话，可以基于智能体基类以及相关脚手架实现。整体上是和 LangGraph 的架构是适配的，只是在部分功能上需要和平台更加适配才好。
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#### 1. 创建智能体类
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继承 `BaseAgent` 并实现 `get_graph` 方法：
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```python
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from .base import BaseAgent
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class CustomAgent(BaseAgent):
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def get_graph(self):
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# 返回 LangGraph 实例
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return graph_instance
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@property
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def context_schema(self):
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# 定义配置参数
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return schema
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```
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#### 2. 注册智能体
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在 `src/agents/__init__.py` 中注册：
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```python
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from .custom_agent import CustomAgent
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agent_manager = AgentManager()
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agent_manager.register_agent(CustomAgent)
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agent_manager.init_all_agents()
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```
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#### 3. 参考示例
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查看 `src/agents/react/graph.py` 中的 `ReActAgent` 实现示例。
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## 内置工具与 MCP 集成
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系统默认会为对话/推理智能体注册一组“内置工具”，并根据配置动态启用：
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- 知识图谱查询：`query_knowledge_graph`
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- 依赖 Neo4j 服务（见 docker-compose 中 `graph`）
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- 返回包含三元组的结果，适合图谱关系类问题
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- 网页搜索：`TavilySearch`
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- 需要设置 `TAVILY_API_KEY` 才会启用
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- LLM 在需要时自动调用，提供实时网页信息
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- 知识库检索工具：按知识库动态生成
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- 工具名称形如 `query_<db_id前缀>`；描述来自知识库名称与说明
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- 在工具选择阶段，用描述帮助模型做针对性检索
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- MySQL 工具包：只读查询
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- `mysql_list_tables`、`mysql_describe_table`、`mysql_query`
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- 环境变量见下，具备超时/行数限制与注入防护
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MCP（Model Context Protocol）可接入外部可视化或其他工具能力：
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- 在 `src/agents/common/mcp.py` 的 `MCP_SERVERS` 添加配置；`transport` 字段名必须正确
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- 常见问题：无法列出工具多因服务不可达或配置错误；优先检查可达性与字段名
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### 1. MySQL 数据库集成
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系统支持智能体查询 MySQL 数据库，为数据分析提供强大支持。
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### 配置数据库连接
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在环境变量中配置数据库信息：
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```env
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# MySQL 数据库配置
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MYSQL_HOST=192.168.1.100
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MYSQL_USER=username
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MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
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MYSQL_DATABASE=database_name
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MYSQL_PORT=3306
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MYSQL_CHARSET=utf8mb4
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```
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在智能体配置中启用以下 MySQL 工具：
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| 工具名称 | 功能描述 |
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|----------|----------|
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| `mysql_list_tables` | 获取数据库中的所有表名 |
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| `mysql_describe_table` | 获取指定表的详细结构信息 |
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| `mysql_query` | 执行只读的 SQL 查询语句 |
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### 安全特性
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- ✅ **只读操作**: 仅允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN 操作
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- ✅ **SQL 注入防护**: 严格的表名参数验证
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- ✅ **超时控制**: 默认 10 秒，最大 60 秒
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- ✅ **结果限制**: 默认 10000 字符，100 行，最大 1000 行
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### 可视化图表-MCP-Server
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系统支持基于 MCP（Model Context Protocol）的图表可视化功能。
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- 基于 @antvis 团队开发的 [可视化图表-MCP-Server](https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@antvis/mcp-server-chart)
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- 支持多种图表类型和数据可视化
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- 通过魔搭社区配置 Host 资源
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在 `src/agents/common/mcp.py` 的 `MCP_SERVERS` 中添加配置：
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```python
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# MCP Server configurations
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MCP_SERVERS = {
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"sequentialthinking": {
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"url": "https://remote.mcpservers.org/sequentialthinking/mcp",
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"transport": "streamable_http",
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},
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"mcp-server-chart": {
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||
"url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/9993ae42524c4c/mcp",
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||
"transport": "streamable_http",
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||
}
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}
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```
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::: warning 配置注意
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记得将 `type` 字段修改为 `transport`，并确保服务可达。
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:::
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