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JayCoding0/ai-tool

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🤖 AI Agent Platform

基于 Go 构建的本地化 AI 智能体平台，支持多模型、多 Agent 编排、RAG 知识库、Function Calling 和 A2A 协议

Go Vue 3 MySQL License A2A MCP

🌟 Feature Highlights

🧠 多模型 & 多 Agent 编排

同时接入云端模型（DashScope / OpenAI 兼容）与本地 Ollama 模型。主 Agent 自动拆解任务，编排子 Agent 协同完成复杂工作，思考/工具调用过程实时透传。

🔧 ReAct 工具调用

基于 ReAct 循环架构，AI 自主决策调用 10+ 内置工具（天气、HTTP、命令执行、文件操作、MySQL 等），支持并发执行，最多 5 轮自动迭代。

📚 RAG 知识库

文档上传 → 智能分块 → 向量化 → 语义检索。支持 .txt / .md / .pdf，基于余弦相似度的 Top-K 检索增强 AI 回答准确性。

🔗 A2A & MCP 协议

实现 Google A2A 协议（Agent 间通信）和 Anthropic MCP 协议（模型上下文），支持任务提交、SSE 流式订阅、AgentCard 能力发现。

🔀 可视化 Workflow 编排

拖拽式 DAG 工作流编辑器，支持 7 种节点类型（LLM / 工具 / Agent / HTTP / 模板等）。基于 Kahn 拓扑排序执行，${变量} 模板语法实现节点间数据传递，SSE 实时推送执行进度。

📝 Prompt 模板变量系统

${变量名} 模板语法，内置 7 个系统变量。三级变量优先级（用户级 → 会话级 → 请求级），MySQL 持久化，完整 CRUD API。

📖 目录

✨ 功能概览

🧠 AI 核心能力

功能 说明
多模型切换 同时接入云端模型（阿里云 DashScope / OpenAI 兼容接口）与本地 Ollama 模型，运行时自由切换
Function Calling ReAct 循环架构，AI 自主决策调用工具（计算器、天气、HTTP、命令执行、文件操作、MySQL 等）
多 Agent 编排 主 Agent 编排多个子 Agent 协同完成复杂任务，思考/工具调用过程实时透传
Workflow 编排 可视化 DAG 工作流引擎，7 种节点类型，拓扑排序执行，SSE 流式推送执行事件
RAG 知识库 文档上传 → 自动分块 → 向量化 → 语义检索，增强 AI 回答的准确性
Prompt 模板变量 ${变量名} 模板语法，三级变量优先级（用户级 → 会话级 → 请求级），数据库持久化
Skill 技能系统 通过 SKILL.md 定义 AI 角色与行为，支持 5 种设计模式
SSE 流式输出 实时推送 AI 回复、思考过程、工具调用过程

🔗 协议支持

协议 说明
A2A（Agent-to-Agent） Google 提出的 Agent 间通信协议，支持任务提交、状态查询、SSE 流式订阅
MCP（Model Context Protocol） Anthropic 提出的模型上下文协议，提供标准化工具接口

👥 平台功能

功能 说明
多用户权限 三级角色（admin / user / guest），精细化权限控制
多会话管理 多会话并行、历史记录持久化、标题自动生成、会话重命名
Token 统计 按用户、按模型统计 Token 消耗
暗色主题 支持亮色/暗色主题切换，自动记忆用户偏好
知识库管理 可视化知识库管理页面，支持文档上传、删除、语义搜索
IP 限流 基于令牌桶的 IP 级限流，防止恶意请求

🏗️ 系统架构

graph TB
    subgraph Frontend["🖥️ 前端 (Vue 3 + Element Plus)"]
        UI[聊天界面]
        WF_UI[工作流编辑器]
        KB_UI[知识库管理]
        Login[登录/注册]
        Theme[主题切换]
    end

    subgraph Gateway["🔒 网关层"]
        CORS[CORS 中间件]
        RateLimit[IP 限流]
        Auth[JWT 认证]
        Recovery[Panic 恢复]
    end

    subgraph Application["⚙️ 应用层"]
        ChatSvc[ChatService<br/>聊天服务]
        AuthSvc[AuthService<br/>认证服务]
        SkillSvc[SkillService<br/>技能服务]
        KnowledgeSvc[KnowledgeService<br/>知识库服务]
        WorkflowSvc[WorkflowService<br/>工作流服务]
        WorkflowEngine[WorkflowEngine<br/>DAG 执行引擎]
        A2ASvc[A2AService<br/>A2A 任务调度]
        AgentRegistry[AgentRegistry<br/>Agent 注册中心]
    end

    subgraph Domain["🎯 领域层"]
        Session[会话聚合根]
        User[用户实体]
        Skill[Skill 实体]
        Tool[工具注册表]
        Workflow[Workflow 聚合根]
        Task[A2A 任务]
        KnowledgeBase[知识库实体]
    end

    subgraph Infrastructure["🔧 基础设施层"]
        OpenAI[OpenAI 兼容接口]
        Ollama[Ollama 本地模型]
        MySQL[(MySQL 8.0)]
        Embedder[向量化引擎]
        ToolLoader[工具加载器]
        MCP_Server[MCP Server]
    end

    Frontend -->|HTTP/SSE| Gateway
    Gateway --> Application
    Application --> Domain
    Application --> Infrastructure
    A2ASvc -->|A2A 协议| ChatSvc
    AgentRegistry -->|编排| ChatSvc
    WorkflowEngine -->|调用| AgentRegistry
    WorkflowEngine -->|调用| Tool
    KnowledgeSvc -->|RAG 注入| ChatSvc
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📊 更多流程图（聊天时序图、多 Agent 编排、RAG 处理流程、Workflow 执行流程、A2A 任务流程等）请查看 核心流程图集

🚀 快速开始

前置要求

依赖 版本 说明
Go 1.24+ 后端运行时
MySQL 8.0+ 数据持久化
Python 3 3.8+ Skill 脚本工具执行
Ollama 可选 本地模型推理

1. 克隆 & 安装依赖

git clone https://github.com/JayCoding0/ai-tool.git
cd ai-tool
go mod tidy

2. 初始化数据库

# 建库 + 建表
mysql -u root -p < database/schema.sql
# 插入预设数据（admin 账户 + 系统预设技能）
mysql -u root -p ai_chat_db < database/seed.sql

3. 配置

cp trpc_go.yaml.example trpc_go.yaml

编辑 trpc_go.yaml，填写关键配置：

custom:
  model:
    openai_api_key: "YOUR_API_KEY"        # ⚠️ 必填：AI 模型 API Key
    openai_base_url: "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
  server:
    http_port: 8080                        # HTTP 服务端口
    mcp_port: 8001                         # MCP 服务端口
  rag:
    enabled: true                          # 启用 RAG 知识库

完整配置说明见 docs/configuration.md

4. 启动

# 方式一：脚本启动（推荐）
./scripts/start.sh          # 生产模式
./scripts/start.sh --dev    # 开发模式

# 方式二：直接运行
go run main.go

# 方式三：Docker 一键部署（Nginx + 应用 + MySQL）
cp .env.example .env
docker-compose up -d

访问 http://localhost:8080 🎉

默认管理员账户：admin / admin123（请及时修改密码）

运维脚本

./scripts/start.sh          # 启动（--dev 开发模式 / --prod 生产模式）
./scripts/stop.sh           # 停止（--force 强制终止）
./scripts/restart.sh        # 重启（透传所有参数）

详细部署方案（Docker、Systemd、Nginx 反代等）见 docs/deployment.md

🛠️ 技术栈

后端

技术 用途
Go 1.24+ 主语言
TRPC-GO 服务框架
MySQL 8.0 数据持久化
JWT 用户认证
SSE 流式推送
DDD 分层架构 代码组织

前端

技术 用途
Vue 3 UI 框架（CDN 引入，零构建）
Element Plus UI 组件库
marked.js Markdown 渲染
highlight.js 代码高亮
SSE 流式接收

AI & 协议

技术 用途
OpenAI 兼容接口 云端模型（DashScope 等）
Ollama 本地模型推理
A2A 协议 Agent 间通信
MCP 协议 模型上下文协议
ReAct 循环 工具调用决策
RAG 检索增强生成

📁 项目结构

aiProject/
├── main.go                              # 程序入口
├── trpc_go.yaml.example                 # 配置文件模板
├── frontend/                            # 🖥️ 前端（Vue 3 CDN，零构建）
│   ├── index.html                       # 主聊天界面
│   ├── login.html                       # 登录/注册页面
│   ├── knowledge.html                   # 知识库管理页面
│   ├── workflow.html                    # 工作流可视化编辑器
│   ├── style.css                        # 全局样式（含暗色主题）
│   └── js/                              # 模块化 JS（10 个模块）
├── internal/                            # ⚙️ 后端核心（DDD 分层）
│   ├── bootstrap/                       # 启动编排（路由、中间件、Agent 注册）
│   ├── application/                     # 应用层（ChatService、WorkflowEngine、A2A 等）
│   ├── domain/                          # 领域层（实体、聚合根、仓储接口）
│   │   ├── workflow/                    # 工作流领域（Workflow 聚合根、DAG 拓扑排序）
│   │   ├── session/                     # 会话领域
│   │   ├── knowledge/                   # 知识库领域
│   │   └── ...                          # 其他领域
│   ├── infrastructure/                  # 基础设施层（MySQL、OpenAI、Ollama、向量化）
│   ├── interfaces/                      # 接口层（HTTP Handler、MCP Server）
│   ├── config/                          # 配置管理
│   └── shared/                          # 共享工具（日志等）
├── skills/                              # 🎯 内置 Skill 技能（10 个）
│   ├── weather/                         # 天气查询
│   ├── calculate/                       # 数学计算
│   ├── execute-command/                 # 命令执行
│   ├── http-request/                    # HTTP 请求
│   ├── mysql-query/                     # MySQL 查询
│   ├── write-file/                      # 文件写入
│   ├── file-explorer/                   # 文件浏览
│   ├── current-time/                    # 当前时间
│   ├── ip-lookup/                       # IP 查询
│   └── skill-creator/                   # Skill 生成器（元技能）
├── nginx/                               # 🌐 Nginx 配置（前端 + 反向代理）
├── scripts/                             # 🔧 运维脚本（启动/停止/重启）
├── database/                            # 🗄️ 数据库脚本（schema + seed）
├── Dockerfile                           # 🐳 Docker 多阶段构建
├── docker-compose.yml                   # 🐳 Docker Compose 编排
└── docs/                                # 📚 详细文档（9 篇）

完整目录结构见 docs/architecture.md

📚 详细文档

为保持主 README 精简，详细文档已拆分到 docs/ 目录：

文档 说明
🏗️ 架构设计详解 DDD 分层架构、数据库 ER 图、组件依赖关系、中间件链、安全机制
🔄 核心流程图集 聊天时序图、多 Agent 编排、RAG 处理流程、Workflow 执行流程、A2A 任务流程、认证流程
📡 API 接口文档 完整 REST API 参考，含请求/响应示例、SSE 事件类型、Workflow API
🎯 Skill 开发指南 Skill 目录结构、SKILL.md 格式、5 种设计模式、工具开发
🤖 多 Agent 编排指南 Agent 注册、主/子 Agent 配置、call_agent 工具、动态工具管理
⚙️ 配置说明 完整配置项说明、模型类型判断规则、环境变量
🚀 部署指南 生产环境部署、Docker、Nginx 前端配置、安全加固
🖥️ 前端功能说明 页面功能模块、模块化设计、主题系统

🗺️ Roadmap

  • 多模型切换（云端 + 本地 Ollama）
  • ReAct 工具调用循环
  • 多 Agent 编排（主/子 Agent 模式）
  • RAG 知识库（文档上传 + 语义检索）
  • A2A 协议支持
  • MCP 协议支持
  • 多用户权限系统
  • 暗色主题
  • Prompt 模板变量系统（三级优先级 + 数据库持久化）
  • 可视化 Workflow / DAG 编排（7 种节点类型 + SSE 流式执行）
  • 对话导出（Markdown / PDF）
  • 插件市场（Skill 在线安装）
  • 多模态支持（图片理解 / 生成）
  • WebSocket 替代 SSE
  • 更多向量数据库支持（Milvus / Qdrant）
  • 长期记忆 / Memory 系统

🤝 Contributing

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

  1. Fork 本仓库
  2. 创建特性分支：git checkout -b feat/amazing-feature
  3. 提交更改：git commit -m 'feat(scope): add amazing feature'
  4. 推送分支：git push origin feat/amazing-feature
  5. 提交 Pull Request

💡 Commit Message 请遵循 Conventional Commits 规范。

📄 许可证

MIT License

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