🎉 重磅开源！AgentChat - 基于大语言模型的现代化智能对话平台

🌟 项目介绍

大家好！今天我非常激动地向大家宣布，经过一年的精心开发，我们的AgentChat项目正式开源2.0版本了！🎊

AgentChat 是一个基于大语言模型构建的现代化智能对话系统，采用前后端分离架构，集成了多种AI模型、知识库检索、工具调用、MCP服务器等强大功能。无论你是AI开发者、企业用户还是技术爱好者，这个项目都能为你提供完整的智能对话解决方案。

🔗 项目地址

GitHub仓库：https://github.com/Shy2593666979/AgentChat

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🐛 遇到问题？欢迎提交Issue，我们会及时回复！

💡 为什么选择AgentChat？

🚀 技术架构优势

• 🏗️ 现代化架构：采用FastAPI + Vue3 + TypeScript技术栈，代码结构清晰，易于维护和扩展
• 🐳 容器化部署：提供完整的Docker配置，一键部署，运维简单
• ⚡ 高性能设计：异步处理，流式响应，支持高并发访问
• 🔧 模块化设计：松耦合架构，各功能模块独立，便于定制开发

🤖 AI能力突出

多模型生态支持

• ✅ OpenAI系列：GPT-4、GPT-3.5等主流模型
• ✅ 国产大模型：通义千问、DeepSeek等
• ✅ Anthropic：Claude系列模型
• ✅ 灵活切换：支持运行时动态切换不同模型

智能Agent系统

• 🤝 多Agent协作：智能体之间可以协同工作，分工合作完成复杂任务
• 🧠 自动推理：具备逻辑推理和决策能力
• 🎯 任务规划：自动分解复杂任务，制定执行策略
• 🔄 工作流编排：支持可视化的工作流设计

📚 知识管理强大

RAG检索增强

• 📎 多格式支持：PDF、Word、Excel、Markdown、TXT等常见文档格式
• 🧩 智能分块：基于语义的文档分割，提高检索精度
• 🔍 向量检索：使用ChromaDB进行高效的语义检索
• 💡 精准问答：结合检索结果生成准确回答

知识库管理

• 🗂️ 分类管理：支持知识库分类和标签系统
• 📊 使用统计：详细的知识库使用情况分析
• 🔄 增量更新：支持知识库的增量更新和版本管理

🛠️ 工具生态丰富

项目内置了10+实用工具，覆盖日常工作的各个方面：

• 📧 通信工具：邮件发送、消息推送
• 🔍 信息检索：Google搜索、学术论文搜索
• 🌤️ 生活服务：天气查询、快递追踪
• 📄 文档处理：PDF转换、Word处理、Excel分析
• 🎨 AI创作：文生图、图片识别、OCR文字识别
• 🤖 智能优化：简历优化、内容重写
• 🕷️ 数据采集：网页爬取、内容抓取

🌟 核心功能展示

智能对话界面

现代化的用户界面，支持实时流式响应，提供流畅的对话体验：

多Agent协作演示

支持天气查询、文生图、文件转换等多种智能Agent：

天气查询Agent	文件转换Agent

支持多轮工具调用

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）

MCP服务器集成

支持Model Context Protocol，可上传自定义MCP服务：

🚀 快速开始

Docker一键部署（推荐）

# 克隆项目
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git
cd AgentChat

#  编辑配置文件
cp src/backend/agentchat/config.yaml.example src/backend/agentchat/config.yaml


# 一键启动
cd docker
docker-compose up --build -d

访问 http://localhost:8090 即可开始使用！

本地开发

# 后端
cd src/backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn agentchat.main:app --port 7860 --host 0.0.0.0

# 前端
cd src/frontend  
npm install
npm run dev

🛠️ 技术特色

1. 流式响应技术

采用Server-Sent Events技术，实现真正的实时对话体验，用户无需等待，内容逐步生成显示。

2. 向量检索优化

提供Milvus、Milvus-lite、Chroma三种向量库适配不同的服务器配置
项目默认基于ChromaDB的向量存储，结合智能embedding技术，实现语义级别的知识检索，大幅提升问答准确性。

3. 异步架构设计

全异步处理架构，支持高并发访问，单机可支持数百用户同时在线对话。

4. MCP协议支持

完整支持Model Context Protocol，可以轻松集成第三方服务和自定义工具。

📊 项目统计

📂 类别	📈 数量	📝 说明
后端模块	15+	API、服务、工具、数据库等核心模块
前端页面	12+	完整的用户界面和交互页面
内置工具	10+	涵盖搜索、文档、图像、通信等功能
AI模型	5+	支持主流大语言模型和嵌入模型
MCP服务	多个	可扩展的MCP协议服务器

📊 代码量统计

📝 基于文件扩展名的详细代码统计

🔍 文件类型	📁 文件数量	📄 总行数	📉 最少行数	📈 最多行数	📊 平均行数
🐍 Python	247	19,599	0	1,039	79
🎨 Vue	31	21,907	12	2,588	706
📰 Markdown	8	3,475	5	1,079	434
⚡ TypeScript	46	2,103	1	212	45
📋 TXT	1	539	539	539	539
📦 JSON	11	348	7	110	31
⚙️ TOML	1	328	328	328	328
🎨 CSS	1	176	176	176	176
🔧 YML	2	177	52	125	88
📋 YAML	2	152	35	117	76
⚙️ CONF	1	101	101	101	101
🚀 Shell	2	87	35	52	43
🚦 PROD	1	41	41	41	41
🚫 GitIgnore	1	24	24	24	24
🌐 HTML	1	13	13	13	13
🐳 DockerIgnore	1	10	10	10	10

📊 总计: 356 个文件，48,560 行代码

🏆 技术栈占比

🎯 技术栈	📈 占比	🔥 特点
🎨 前端 (Vue+TS)	45.1%	现代化响应式界面，TypeScript强类型支持
🐍 后端 (Python)	40.4%	高性能异步服务，丰富的AI集成
📚 文档 (MD)	7.2%	完整的项目文档和API说明
⚙️ 配置 (JSON/YAML)	7.3%	灵活的配置管理和部署支持

💡 项目采用前后端分离架构，代码结构清晰，文档完善

🎯 适用场景

• 💼 企业知识管理：构建企业内部知识库，提供智能问答服务
• 🎓 教育培训：搭建智能教学助手，提供个性化学习支持
• 🔬 科研辅助：整合科研资料，提供文献检索和分析功能
• 🏢 客服系统：打造智能客服，提供7×24小时服务支持
• 🛠️ 开发工具：作为AI工具平台，集成各种实用功能

🤝 参与贡献

我们热烈欢迎社区的参与和贡献！

如何参与

• 🌟 Star项目：给项目点个星，让更多人发现
• 🐛 报告Bug：发现问题及时反馈
• 💡 功能建议：提出你的想法和建议
• 🔧 代码贡献：提交Pull Request改进项目
• 📖 完善文档：帮助改进文档和教程

项目规划

• 用户自定义工具支持
• 移动端适配
• 更多语言支持
• 企业版功能开发

📝 结语

AgentChat不仅仅是一个对话系统，更是一个完整的AI智能服务平台。我们相信，在开源社区的共同努力下，这个项目会变得越来越好，为更多的开发者和企业提供价值。

如果你对AI、大语言模型、智能对话系统感兴趣，不妨来试试AgentChat，相信你会有不一样的体验！

🌟 记得给我们的项目点个Star哦！你的支持是我们最大的动力！

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🌟技术交流群

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