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<b>一个基于大模型的现代化智能对话系统</b>
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<a href="https://shy2593666979.github.io/agentchat-docs/%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%85%A5%E9%97%A8.html">快速开始</a> •
<a href="https://shy2593666979.github.io/agentchat-docs/%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%8C%87%E5%8D%97/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E6%90%AD%E5%BB%BA.html">部署指南</a> •
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</p>

</div>

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最新版本更新日志 (2026-4-12)

1. 基于人机协同（HITL）的OpenAPI信息对话式MCP Server生成

- 支持将OpenAPI信息以人机协同方式进行对话式MCP Server生成。
- 在生成MCP Server的过程中，关键决策节点支持人工介入与确认，实现动态配置与实时交互。
- 提升了服务器的生成灵活性与系统可控性，让用户在自动化流程中保留充分的主动权。

2. 优化对话上下文管理

重构对话上下文管理策略，从简单的"最近5段对话"升级为智能三层记忆架构： - 短期记忆 (Short-Term Memory): 保持最近3000 tokens以内的对话内容，确保即时上下文连贯 - 历史信息总结: 自动总结超过3000 tokens的历史对话，提取关键信息 - 长期记忆 (Long-Term Memory): 持久化记录用户偏好、习惯和重要信息，实现个性化对话体验

3. 修复依赖冲突问题

解决了多个依赖包版本冲突问题，特别是 Pydantic、LangChain、FastAPI 等核心库的兼容性问题，提升系统稳定性。

4. 优化首次启动体验

修复首次启动时缺少模型配置导致的错误，新增配置检查和友好提示，引导用户完成初始化配置，降低使用门槛。

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<details>
<summary><b>历史版本更新日志 (2026-3-8)</b></summary>

1. 支持MiniO本地对象存储

现在支持OSS和MiniO两种对象存储方式，参考文档: 本地安装MiniO，感谢提供Issue的朋友: - @xiaoyan011016 - @shenmi888

2. 优化Docker直接部署项目

(1) 前版本docker部署经常会出现 agentchat-frontend 连不上 agentchat-backend 的网络失败情况，已经修复该bug (2) 缺少Win系统下的一键部署脚本，目前已经加上 (start_win.bat)

3. 支持自定义工具

之前点击自定义工具是无事件，目前可通过上传 Swagger/OpenAPI 构建自己的工具。

4. 支持Skill

现已支持通过创建 Skill 绑定到智能体渐进式加载 Prompt 去教模型如何做事。

5. 优化页面样式

前版本中系统设置为空白，现在已经去除。

</details>

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目录

- 一、项目简介
- 二、功能展示
- 三、重要版本说明
- 四、功能特性
- 五、技术栈
- 六、快速开始
- 七、高级部署指南
- 八、文档
- 九、许可证

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一、项目简介

AgentChat 是一个现代化的智能对话系统，基于大语言模型构建，提供了丰富的AI对话功能。系统采用前后端分离架构，支持多种AI模型、知识库检索、工具调用、MCP服务器集成等高级功能。

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</div>

1. 核心亮点

- 智能Agent: 支持Sub-Agents协作，具备推理和决策能力
- 知识库检索: RAG技术实现精准知识检索和问答
- 工具生态: 内置多种实用工具，支持自定义扩展
- MCP集成: 支持Model Context Protocol服务器
- 现代界面: 基于Vue 3和Element Plus的美观UI
- 三层记忆: 短期保留上下文，历史自动总结，长期记录用户偏好
- 人机协同生成: 基于HITL对话式生成MCP Server，关键节点可人工介入
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二、功能展示

<div align="center">

1. 人机协同（HITL）

使用Human-In-The-Loop机制将API信息对话式生成MCP Server

2. 新增工作区

新增工作区，工作区和应用中心可随意切换

3. 灵寻任务规划

实时的任务流程图，更加直观的感受

4. 数据看板

能够根据Agent、模型、时间范围进行筛选调用次数和Token使用量

5. 智言平台首页

简洁现代的主界面，提供直观的功能导航

</div>

6. 智能Agent功能演示

<table>
<tr>
<td width="50%">

天气查询Agent

实时天气信息查询和预报

</td>
<td width="50%">

文生图Agent

AI驱动的图像生成服务

</td>
</tr>
</table>

7. 智能体工具多轮调用

平台中智能体支持工具多轮调用（指的是根据工具C依赖工具B结果，执行工具B依赖工具A结果，所以调用工具的顺序是 A --> B --> C）
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</div>

---

三、重要版本说明

从 AgentChat v2.2.0 版本开始，LangChain 已升级至 1.0 版本。

<div align="center">

| 版本 | LangChain版本 | 兼容性 | 说明 |
|:---:|:---:|:---:|:---|
| v2.1.x 及以下 | 0.x | 旧版本 | 使用旧版LangChain API |
| v2.2.0+ | 1.0+ | 最新版本 | 重大更新，API变化较大 |

</div>

1. LangChain 1.0 引入了重大API变更。
2. 部分工具和Agent配置方式已更新。
3. 建议查看迁移指南了解详细变更。

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四、功能特性

1. 核心功能模块

- AI对话引擎: 支持多模型生态、流式响应、上下文记忆、思考可视化。
- 智能Agent系统: 多Agent协作、任务自动化、工作流编排、目标导向。
- 知识库系统: 多格式支持、语义分块、向量检索、RAG问答。
- 工具生态: 内置10+实用工具，支持自定义上传与扩展。

2. 高级特性

- MCP服务器: 完整协议支持，运行时动态加载。
- 用户管理: 安全认证、细粒度权限控制、个性化配置。
- 系统架构: 前后端分离，Docker部署，异步高性能处理。

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五、技术栈

- 后端: FastAPI, Python 3.12+, LangChain, MySQL, Redis, ChromaDB.
- 前端: Vue 3.4+, Element Plus, Pinia, Vite 5, TypeScript.
- 部署: Docker, Docker Compose, Poetry, npm.

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六、快速开始

1. 系统要求

- Python 3.12+
- Node.js 18+
- MySQL 8.0+, Redis 7.0+
- Docker 20.10+

2. Docker一键部署

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git
cd AgentChat
2. 编辑配置文件
vim docker/docker_config.yaml
3. 启动
cd docker
docker-compose up --build -d

`

3. 本地一键部署

克隆项目

git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git

cd AgentChat

后端启动服务

cd src/backend

安装依赖
1. pip install -r requirements.txt
或者使用uv (更推荐)
1. pip install uv
2. uv sync 

前端启动服务

cd src/frontend

下载依赖
npm install
npm run dev

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七、高级部署指南

系统支持多种向量数据库（Milvus/ChromaDB）和搜索引擎（Elasticsearch）的配置。具体请参阅部署文档。

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八、文档

- API文档: AgentChat Document
- 开发指南: 启动后端后访问 /docs 查看 Swagger 文档。

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九、许可证

本项目采用 MIT License 开源许可证

这意味着你可以自由使用、修改和分发本项目

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十、感谢支持 AgentChat

<div align="center">

🌟 感谢支持 AgentChat！

如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 ⭐️

让更多的人发现这个项目，一起构建AI的未来！

Made with ❤ by the AgentChat Author MingGuang Tian

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