智能体

智能体开发

系统基于 LangGraph 框架，支持自定义智能体应用开发。

系统默认集成示例智能体：

智能体	功能	位置
基础智能体	对话功能	src/agents/chatbot/
ReAct 智能体	推理与行动循环	src/agents/react/

开发自定义智能体

如果需要开发自己的智能体的话，可以基于智能体基类以及相关脚手架实现。整体上是和 LangGraph 的架构是适配的，只是在部分功能上需要和平台更加适配才好。

1. 创建智能体类

继承 BaseAgent 并实现 get_graph 方法：

from .base import BaseAgent

class CustomAgent(BaseAgent):
    def get_graph(self):
        # 返回 LangGraph 实例
        return graph_instance

    @property
    def context_schema(self):
        # 定义配置参数
        return schema

2. 注册智能体

在 src/agents/__init__.py 中注册：

from .custom_agent import CustomAgent

agent_manager = AgentManager()
agent_manager.register_agent(CustomAgent)
agent_manager.init_all_agents()

3. 参考示例

查看 src/agents/react/graph.py 中的 ReActAgent 实现示例。

内置工具与 MCP 集成

系统默认会为对话/推理智能体注册一组“内置工具”，并根据配置动态启用：

• 知识图谱查询：query_knowledge_graph
  • 依赖 Neo4j 服务（见 docker-compose 中 graph）
  • 返回包含三元组的结果，适合图谱关系类问题
• 网页搜索：TavilySearch
  • 需要设置 TAVILY_API_KEY 才会启用
  • LLM 在需要时自动调用，提供实时网页信息
• 知识库检索工具：按知识库动态生成
  • 工具名称形如 query_<db_id前缀>；描述来自知识库名称与说明
  • 在工具选择阶段，用描述帮助模型做针对性检索
• MySQL 工具包：只读查询
  • mysql_list_tables、mysql_describe_table、mysql_query
  • 环境变量见下，具备超时/行数限制与注入防护

MCP（Model Context Protocol）可接入外部可视化或其他工具能力：

• 在 src/agents/common/mcp.py 的 MCP_SERVERS 添加配置；transport 字段名必须正确
• 常见问题：无法列出工具多因服务不可达或配置错误；优先检查可达性与字段名

1. MySQL 数据库集成

系统支持智能体查询 MySQL 数据库，为数据分析提供强大支持。

配置数据库连接

在环境变量中配置数据库信息：

# MySQL 数据库配置
MYSQL_HOST=192.168.1.100
MYSQL_USER=username
MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
MYSQL_DATABASE=database_name
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_CHARSET=utf8mb4

在智能体配置中启用以下 MySQL 工具：

工具名称	功能描述
mysql_list_tables	获取数据库中的所有表名
mysql_describe_table	获取指定表的详细结构信息
mysql_query	执行只读的 SQL 查询语句

安全特性

• ✅ 只读操作: 仅允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN 操作
• ✅ SQL 注入防护: 严格的表名参数验证
• ✅ 超时控制: 默认 10 秒，最大 60 秒
• ✅ 结果限制: 默认 10000 字符，100 行，最大 1000 行

可视化图表-MCP-Server

系统支持基于 MCP（Model Context Protocol）的图表可视化功能。

• 基于 @antvis 团队开发的 可视化图表-MCP-Server
• 支持多种图表类型和数据可视化
• 通过魔搭社区配置 Host 资源

在 src/agents/common/mcp.py 的 MCP_SERVERS 中添加配置：

# MCP Server configurations
MCP_SERVERS = {
    "sequentialthinking": {
        "url": "https://remote.mcpservers.org/sequentialthinking/mcp",
        "transport": "streamable_http",
    },
    "mcp-server-chart": {
        "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/9993ae42524c4c/mcp",
        "transport": "streamable_http",
    }
}

配置注意

记得将 type 字段修改为 transport，并确保服务可达。