这是一个基于 AI 的智能代理系统，采用 FastAPI 框架构建。
- 基于 FastAPI 的高性能异步 Web 框架
- 集成 AI 客户端 (支持多种 AI 模型)
- MCP (Model Context Protocol) 协议支持
- RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统
- MinIO 对象存储集成
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt- 设置环境变量：
创建
.env文件并配置：
AI_API_KEY=your_api_key_here
MCP_SERVER_HOST=localhost
MCP_SERVER_PORT=8001
FASTAPI_HOST=0.0.0.0
FASTAPI_PORT=8000
- 运行服务器：
python main.py或使用 agent_server 启动：
python bin/agent_server.pyGET /- 根路径POST /query/- 查询端点POST /ai/generate/- AI 响应生成POST /rag/search/- 知识库搜索POST /knowledge-base/create/- 创建知识库GET /health/- 健康检查
wisdom-agent/
├── agent/ # FastAPI 基础配置
│ ├── __init__.py
│ └── app.py # FastAPI 应用配置
├── app/ # 应用核心逻辑
│ ├── agent/ # Agent 相关服务
│ │ ├── service/ # Agent 服务层
│ │ │ └── agent_service.py
│ │ └── apis.py # Agent API 接口
│ ├── ai/ # AI 核心模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── agent.py # AI Agent 实现
│ │ └── client.py # AI 客户端
│ ├── mcp/ # MCP (Model Context Protocol) 模块
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── client.py # MCP 客户端
│ │ └── server.py # MCP 服务器
│ └── rag/ # RAG (Retrieval Augmented Generation) 模块
│ ├── __init__.py
│ ├── core.py # RAG 核心功能
│ ├── document_parser.py # 文档解析器
│ └── vector_store.py # 向量存储
├── bin/ # 可执行脚本
│ └── agent_server.py # Agent 服务器启动脚本
├── servers/ # 服务器相关
│ └── mcp_server.py # MCP 服务器
├── utils/ # 工具类
│ ├── __init__.py
│ ├── minio_client.py # MinIO 客户端
│ └── tools.py # 通用工具
├── client.py # 客户端示例
├── config.py # 配置文件
├── config.yaml # YAML 配置
├── main.py # 主入口文件
├── model_element.md # 模型元素说明
├── requirements.txt # 依赖列表
├── settings.py # 项目设置
└── README.md # 项目说明
- Python >= 3.8
- FastAPI
- LangChain
- 其他依赖见 requirements.txt