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# LangChain + LangGraph Scaffolding
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一个使用 LangChain 和 LangGraph 构建的 AI 应用脚手架项目，提供模块化的代理和工作流管理。
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## 特性
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- 🚀 **模块化架构**: 基于代理和工作流的模块化设计
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- 🔧 **工具集成**: 支持自定义工具和函数调用
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- 💬 **多轮对话**: 内置对话状态管理和上下文维护
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- 📊 **工作流管理**: 多种工作流类型，支持会话和工具使用
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- ⚙️ **配置管理**: 统一的环境变量和配置管理
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- 🧩 **FastAPI 接入**: 提供 HTTP 接口对外服务
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- 🧭 **Nacos 注册**: 支持服务注册与心跳
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- 🧪 **测试支持**: 包含基础测试和示例代码
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## 项目结构
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```
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more_dots/
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├── agent/ # Agent 核心逻辑层
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│ ├── graph.py # LangGraph 图结构定义
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│ ├── nodes.py # 节点执行逻辑
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│ ├── state.py # Agent 状态定义
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│ ├── conversation.py # 对话代理
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│ └── tool.py # 工具代理
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├── api/ # API 接口层
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│ ├── endpoints.py # FastAPI 路由定义
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│ └── dependencies.py # API 依赖注入
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├── services/ # 服务层
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│ ├── llm_factory.py # LLM 实例工厂
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│ └── nacos_service.py # Nacos 集成
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├── schemas/ # 数据模型层
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│ ├── agent_input.py # 输入模型
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│ └── agent_output.py # 输出模型
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├── config/ # 配置层
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│ └── settings.py # 配置读取
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│ └── prompts.yaml # 提示词配置
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│ └── ragflow_templates/ # RAGFlow 模板（表名 -> 模板列表）
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│ └── table_metadata_prompts/ # 表模型元数据提示词
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├── tools/ # 工具模块
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│ ├── calculator.py # 计算器工具
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│ └── web_search.py # 网络搜索工具（占位符）
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├── workflows/ # 工作流管理
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│ └── workflow_manager.py
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├── examples/ # 使用示例
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│ └── basic_usage.py
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├── tests/ # 测试文件
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│ └── test_basic.py
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├── requirements.txt # 依赖包列表
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├── config/
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│ ├── config.ini.example # 配置文件示例
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│ ├── config.ini # 本地配置（需自行创建）
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│ └── prompts.yaml # 提示词配置
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├── server.py # FastAPI 服务入口
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├── main.py # CLI 入口
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└── README.md # 项目说明
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```
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## 快速开始
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### 1. 安装依赖
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 2. 配置 config.ini
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```bash
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# 复制配置文件
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cp config/config.ini.example config/config.ini
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# 编辑 config/config.ini，设置你的 API Key，并可添加多个模型配置
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[General]
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DEFAULT_MODEL_SECTION = gpt-4o
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MAX_RETRIES = 3
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TIMEOUT = 30
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[gpt-4o]
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MODEL_NAME = gpt-4o
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OPENAI_API_KEY = your_openai_api_key_here
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[gpt-3.5-turbo]
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MODEL_NAME = gpt-3.5-turbo
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OPENAI_API_KEY = your_openai_api_key_here
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```
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### 3. 运行示例
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```bash
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# 运行基础示例
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python examples/basic_usage.py
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# 运行交互式 CLI（默认模型）
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python main.py
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# 运行交互式 CLI（指定模型配置段）
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python main.py gpt-3.5-turbo
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# 运行 FastAPI 服务
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python server.py
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```
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## 使用指南
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### 基础用法
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```python
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from workflows.workflow_manager import WorkflowManager, WorkflowType
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# 创建工作流管理器（默认模型）
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manager = WorkflowManager()
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# 创建工作流管理器（指定模型配置段）
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manager_alt = WorkflowManager(default_model_section="gpt-3.5-turbo")
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### FastAPI 接口
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启动服务后，可使用以下接口：
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- `GET /health`：健康检查
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- `GET /nacos/status`：查看 Nacos 注册状态
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- `POST /api/workflows`：执行工作流
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示例请求体：
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```json
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{
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"input": "你好，帮我算 1 + 2",
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"session_id": null,
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"workflow_type": "conversation"
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}
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```
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### Nacos 配置
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在 `config/config.ini` 中开启 Nacos：
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```ini
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[nacos]
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enabled = true
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server = localhost:8848
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namespace = public
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group_name = DEFAULT_GROUP
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cluster_name = DEFAULT
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heartbeat_interval = 5
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```
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### RAGFlow 模板同步
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模板文件位于 `config/ragflow_templates`，每个 JSON 对应一个表名与模板列表。
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同步脚本：
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```bash
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python scripts/sync_ragflow_templates.py
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```
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请在 `config/config.ini` 中配置 `ragflow.upload` 上传接口。
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# 使用对话工作流
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result = manager.execute_workflow(
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WorkflowType.CONVERSATION,
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"Hello! How can you help me?"
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)
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# 使用工具工作流
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result = manager.execute_workflow(
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WorkflowType.TOOL_USING,
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"Calculate 15 * 3 + 7"
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)
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```
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### 自定义工具
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创建新的工具类：
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```python
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from langchain_core.tools import BaseTool
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class CustomTool(BaseTool):
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name = "custom_tool"
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description = "A custom tool for specific tasks"
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def _run(self, input: str) -> str:
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# 实现工具逻辑
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return f"Processed: {input}"
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```
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### 扩展代理
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创建新的代理类型：
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```python
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from agents.base_agent import BaseAgent
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class CustomAgent(BaseAgent):
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def _build_graph(self):
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# 实现自定义图结构
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pass
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def _custom_node(self, state):
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# 自定义节点逻辑
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return state
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```
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## 工作流类型
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| 工作流类型 | 描述 | 适用场景 |
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|-----------|------|----------|
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| `conversation` | 多轮对话代理 | 聊天机器人、客服系统 |
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| `tool_using` | 工具使用代理 | 任务执行、数据分析 |
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## 开发指南
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### 添加新功能
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1. **新工具**: 在 `tools/` 目录下创建新的工具类
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2. **新代理**: 在 `agents/` 目录下继承 `BaseAgent` 类
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3. **新工作流**: 在 `workflows/` 目录下扩展工作流管理器
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### 测试
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```bash
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# 运行所有测试
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python -m pytest tests/
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# 运行特定测试
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python -m pytest tests/test_basic.py
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```
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### 调试
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项目使用标准的 Python 日志系统，可以通过设置环境变量启用调试模式：
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```python
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import logging
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logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
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## 依赖项
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主要依赖包：
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- `langchain-core`: LangChain 核心功能
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- `langchain`: LangChain 主包
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- `langgraph`: LangGraph 图工作流
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- `langchain-openai`: OpenAI 集成
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- `pydantic`: 数据验证
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## 许可证
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MIT License
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## 贡献
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来改进这个项目！
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