Agent Service Toolkit

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简介

基于 LangGraph、FastAPI 和 Streamlit 构建的 AI Agent 服务全栈工具包，提供完整的 Agent 服务架构参考实现，包含 API 后端和交互式前端。

核心特性

  • 基于 LangGraph 的 Agent，支持 interrupt() 人工介入、Store 长期记忆和 Command 流控制
  • FastAPI 服务同时提供流式和非流式端点，灵活服务 Agent
  • Streamlit 聊天界面支持语音输入输出，实现交互式 Agent 通信
  • 多 Agent 支持 — 可按 URL 路径运行和调用不同 Agent 并选择模型
  • 基于 ChromaDB 的 RAG Agent 实现，用于文档检索和问答
  • Docker Compose 部署方案，包含 PostgreSQL、热重载和完整测试套件

适用场景

💡 部署带有 API 端点和聊天界面的生产级 AI Agent 服务
💡 构建从自定义文档集合中回答问题的 RAG 助手
💡 原型化具有人工监督和审批机制的多 Agent 工作流
💡 利用 Streamlit 交互界面创建支持语音的 AI 助手
💡 在单一 FastAPI 网关后服务多个专用 Agent

标签

langgraph fastapi streamlit agent-service full-stack python

分类

⚡ Agent 工具

快速开始

克隆仓库，在 .env 中设置 OPENAI_API_KEY，运行 'uv sync --frozen' 安装依赖，然后用 'python src/run_service.py' 启动服务。在另一个终端用 'streamlit run src/streamlit_app.py' 启动 Streamlit 界面。也可使用 'docker compose watch' 一键部署。
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