# ai-agent

**Repository Path**: yanggan2021/ai-agent

## Basic Information

- **Project Name**: ai-agent
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-13
- **Last Updated**: 2025-11-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI Agent - 功能完善的智能助手

一个功能强大、高度可扩展的 Python AI Agent 系统，提供比 GitHub Copilot 更丰富的功能和更好的可扩展性。

## 🚀 主要特性

- **🧠 智能对话管理** - 支持上下文保持、会话历史和记忆系统
- **🔧 丰富的工具系统** - 文件操作、代码生成、网络请求、数据分析等
- **🔌 动态插件系统** - 支持第三方插件动态加载和热更新
- **🤖 多模型支持** - 兼容 OpenAI、Claude、本地模型等
- **💾 持久化记忆** - 智能记忆系统，支持长期上下文保持
- **🌐 Web 界面** - 现代化的 Web UI 和 REST API
- **🔒 安全沙箱** - 代码执行隔离和权限控制
- **📊 性能监控** - 详细的日志记录和性能监控

## 📋 系统要求

- Python 3.9+
- 8GB+ RAM (推荐)
- 支持的操作系统：Windows、Linux、macOS

## ⚡ 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd ai-agent

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 或使用 Poetry
poetry install
```

### 2. 配置环境

```bash
# 复制环境配置文件
copy .env.example .env

# 编辑配置文件，添加你的 API 密钥
notepad .env
```

### 3. 运行 Agent

```bash
# 启动 Agent
python main.py

# 或使用 Poetry
poetry run python main.py
```

### 4. 访问 Web 界面

打开浏览器访问 `http://localhost:8000`

## 🏗️ 项目结构

```
ai-agent/
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── core/              # 核心组件
│   │   ├── agent_manager.py    # 智能体管理器
│   │   ├── conversation.py     # 对话管理
│   │   ├── context.py          # 上下文管理
│   │   ├── memory.py           # 记忆系统
│   │   └── models.py           # AI 模型路由
│   ├── tools/             # 工具系统
│   │   ├── manager.py          # 工具管理器
│   │   ├── file_ops.py         # 文件操作工具
│   │   ├── code_gen.py         # 代码生成工具
│   │   ├── web_tools.py        # 网络工具
│   │   └── analysis.py         # 数据分析工具
│   ├── plugins/           # 插件系统
│   │   └── manager.py          # 插件管理器
│   ├── ui/                # 用户界面
│   ├── models/            # 数据模型
│   ├── utils/             # 工具函数
│   └── config/            # 配置管理
├── plugins/               # 第三方插件目录
├── tests/                 # 测试文件
├── docs/                  # 文档
├── examples/              # 使用示例
├── requirements.txt       # Python 依赖
├── pyproject.toml        # 项目配置
└── README.md             # 项目说明
```

## 🔧 配置说明

### 环境变量配置

在 `.env` 文件中配置以下变量：

```bash
# AI 模型配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key
DEFAULT_MODEL=gpt-3.5-turbo

# 数据库配置
DATABASE_URL=sqlite:///ai_agent.db

# Redis 配置（可选）
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379

# 应用配置
DEBUG=false
LOG_LEVEL=INFO
HOST=0.0.0.0
PORT=8000

# 安全配置
SECRET_KEY=your-secret-key-change-in-production
```

### 高级配置

在 `config.yml` 文件中进行高级配置：

```yaml
app_name: "AI Agent"
version: "1.0.0"
debug: false

# AI 模型配置
model:
  default_model: "gpt-3.5-turbo"
  max_tokens: 4000
  temperature: 0.7
  timeout: 60

# 插件配置
plugin:
  plugins_dir: "plugins"
  auto_load: true
  max_plugins: 50
  sandbox_enabled: true

# 记忆系统配置
memory:
  enabled: true
  max_memories_per_user: 1000
  memory_ttl_days: 30

# 日志配置
logging:
  level: "INFO"
  file_path: "logs/agent.log"
  max_bytes: 10485760  # 10MB
  backup_count: 5
```

## 🔌 插件开发

### 创建插件

1. 在 `plugins` 目录下创建插件文件夹
2. 创建 `plugin.json` 配置文件：

```json
{
  "name": "my_plugin",
  "description": "我的自定义插件",
  "version": "1.0.0",
  "author": "Your Name",
  "entry_point": "main.MyPlugin",
  "dependencies": [],
  "tools": [
    {
      "name": "my_tool",
      "description": "我的工具",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "input": {
            "type": "string",
            "description": "输入参数"
          }
        }
      }
    }
  ]
}
```

3. 创建插件主文件 `main.py`：

```python
from src.plugins.manager import Plugin, PluginTool

class MyTool(PluginTool):
    def __init__(self):
        super().__init__("my_plugin")
        self.name = "my_tool"
        self.description = "我的工具"
    
    async def execute(self, **kwargs):
        input_text = kwargs.get("input", "")
        return f"处理结果: {input_text}"

class MyPlugin(Plugin):
    async def on_load(self):
        self.register_tool(MyTool())
```

## 🛠️ 工具使用

### 内置工具

#### 文件操作工具
```python
# 读取文件
result = await agent.execute_tool("file_operations", 
    operation="read", 
    path="example.txt"
)

# 写入文件
result = await agent.execute_tool("file_operations",
    operation="write",
    path="output.txt",
    content="Hello World"
)
```

#### 代码生成工具
```python
# 生成 Python 函数
result = await agent.execute_tool("code_generator",
    operation="generate",
    language="python",
    template="function",
    parameters={
        "name": "calculate_sum",
        "params": [
            {"name": "a", "type": "int"},
            {"name": "b", "type": "int"}
        ]
    }
)
```

#### 数据分析工具
```python
# 数据统计分析
data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = await agent.execute_tool("data_analysis",
    operation="statistics",
    data=data
)
```

## 📚 API 参考

### 核心 API

#### 创建智能体
```python
from src.core.agent_manager import AgentManager, create_agent
from src.models.base import AgentConfig

config = AgentConfig(
    name="My Agent",
    model_name="gpt-4",
    tools_enabled=True,
    memory_enabled=True
)

async with create_agent(config) as agent:
    # 使用 agent
    response = await agent.process_message(
        message="Hello, world!",
        session_id="user123"
    )
```

#### 会话管理
```python
# 创建会话
session_id = await agent.create_session("user123")

# 发送消息
response = await agent.process_message(
    message="分析这段代码的复杂度",
    session_id=session_id
)

# 流式对话
async for chunk in agent.process_message(
    message="生成一个排序算法",
    session_id=session_id,
    stream=True
):
    print(chunk, end="")
```

## 🧪 测试

```bash
# 运行所有测试
pytest

# 运行特定测试
pytest tests/test_agent_manager.py

# 生成覆盖率报告
pytest --cov=src tests/
```

## 📖 示例

### 基本对话
```python
import asyncio
from src.core.agent_manager import create_agent
from src.models.base import AgentConfig

async def main():
    config = AgentConfig(
        name="Assistant",
        model_name="gpt-3.5-turbo"
    )
    
    async with create_agent(config) as agent:
        session_id = await agent.create_session("user1")
        
        response = await agent.process_message(
            "请帮我写一个 Python 函数来计算斐波那契数列",
            session_id
        )
        
        print(response)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

### 文件操作示例
```python
# 使用文件操作工具
response = await agent.process_message(
    "请读取 data.csv 文件并分析其中的数据",
    session_id
)
```

### 代码生成示例
```python
# 使用代码生成工具
response = await agent.process_message(
    "生成一个 FastAPI 的用户注册接口",
    session_id
)
```

## 🔍 监控和调试

### 日志查看
```bash
# 查看实时日志
tail -f logs/agent.log

# 搜索错误日志
grep "ERROR" logs/agent.log
```

### 性能监控
- 访问 `/metrics` 端点查看性能指标
- 使用 `/health` 端点进行健康检查

## 🤝 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
5. 开启 Pull Request

## 📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情

## 📞 支持

- 📧 Email: support@example.com
- 💬 Discord: [加入我们的社区](https://discord.gg/example)
- 📖 文档: [完整文档](https://docs.example.com)

## 🎯 路线图

- [ ] 支持更多 AI 模型提供商
- [ ] 图形化插件管理界面
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- [ ] 移动端支持
- [ ] 多语言界面

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**注意：** 这是一个功能演示版本，部分功能可能需要根据实际需求进行调整和完善。