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RobbieXie/Bifrost-AI

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Hybrid AI Assistant Platform

一套面向业务运营配置的混合 Agent 平台

用统一对话入口同时承载 Dialogue Control 中控编排、Workflow 确定性流程、LLM Agent ReAct 推理 与 Open Agent 能力开放。

Python FastAPI LangGraph React

多租户配置 · 意图树路由 · Workflow 画布 · SubAgent 管理 · A2UI 富交互 · Skill / MCP / A2A 开放

项目当前处于 MVP 阶段，重点验证模块边界、会话状态、挂起恢复、任务切换、流式协议和配置化能力。

效果截图

天气查询 Agent 商品退款 Workflow
天气查询 Agent 效果 商品退款 Workflow 效果

项目亮点

  • 控制面与执行面分离：Dialogue Control 只负责会话状态和任务路由，Workflow Engine 执行业务流程，LLM Agent 负责开放式推理和工具选择。
  • LangGraph 中控编排：DC 使用清晰的 graph nodes 拆分配置意图匹配、会话路由、任务内分类、slot resume、workflow cancel/correct、Agent 委派等职责。
  • 多轮上下文意图识别：意图匹配和任务内分类使用最近 DC_CONTEXT_TURNS 轮 User/Assistant 上下文，避免只看当前一句导致误判；ToolMessage 默认不进入分类上下文。
  • 任务挂起与恢复：Workflow 缺槽挂起后，DC 保存 running_task.suspension_info.resume_token，用户补槽时通过 /workflow/resume 继续，WE 内部快照实现不暴露给上游。
  • 跨任务切换不丢状态：用户在挂起 workflow 与 agent/其他 workflow 间切换时，DC 保存完整 suspended_tasks 快照；再次命中原任务会恢复并 resume，而不是重新 start。
  • Workflow 缺槽归 WE 管理：DC 匹配到 workflow 后直接调用 WE；流程内部参数缺失由 WE slot 节点挂起并返回 resume_token。
  • 槽位纠正有工程兜底：LLM 识别为 SLOT_CORRECT 后，DC 会校验该槽位是否已有旧值；没有旧值时按补槽继续处理，避免首次赋值被误判为纠正。
  • HTTP/SSE 协议优先：DC、WE、LA 之间通过 HTTP + Server-Sent Events 做同步流式交互，便于 MVP 验证和后续替换正式工作流引擎。
  • 开放能力层：Auth Gateway 负责外部 Agent 授权，Open Gateway 暴露 Capability / Skill / A2A 入口，并通过逻辑 Capability Runtime 直接调度 Workflow、SubAgent 或 API 能力。
  • 配置与调试一体化前端：前端支持聊天测试、模块链路日志、AgentState 快照、Intent/Agent/API/Workflow 配置、亮暗主题切换，以及基于 React Flow 的 Workflow 画布配置。

模块一览

flowchart LR
    FE["Frontend<br/>React + Ant Design"]
    Auth["Auth Gateway<br/>OAuth / Token"]
    Open["Open Gateway<br/>A2A / Skill / MCP"]
    CapRuntime["Capability Runtime<br/>逻辑运行时"]
    DC["Dialogue Control<br/>FastAPI + LangGraph"]
    WE["Workflow Engine<br/>Python 配置化 DAG 执行器"]
    LA["LLM Agent<br/>FastAPI + ReAct"]
    API["External API"]
    DB[("MySQL<br/>配置资产")]
    Redis[("Redis<br/>会话 / 快照")]

    FE <-->|"AGUI / SSE"| DC
    FE --> Open
    Open --> Auth
    Open --> CapRuntime
    CapRuntime --> WE
    CapRuntime --> LA
    CapRuntime --> API
    DC <-->|"HTTP SSE<br/>run / resume / cancel"| WE
    DC <-->|"HTTP SSE<br/>/agent/run"| LA
    LA <-->|"Workflow Tool"| WE
    Open <--> DB
    DC <--> DB
    LA <--> DB
    DC <--> Redis
    WE <--> Redis
Loading
模块 目录 主要职责
Frontend frontend/ 聊天测试、链路观察、配置管理
Dialogue Control dialogue-control/ 会话状态、意图路由、任务生命周期、下游协议适配
Workflow Engine workflow-engine/ 配置化 Workflow DAG 执行、节点输出、挂起、恢复、完成事件
LLM Agent llm-agent/ ReAct 推理、API 工具、Workflow 工具
Open Agent Layer open-agent-layer/ 对外 Agent 能力开放层，内部包含 Auth Gateway、A2A / Skill Gateway 和逻辑 Capability Runtime
Docs docs/ PRD、模块架构、上下文与协议设计

DC LangGraph 主干

flowchart TD
    Start(["__start__"]) --> Match["configured_intent_matcher"]
    Match --> SessionRoute["session_route_resolver"]
    End(["本轮结束 / __end__"])

    SessionRoute -->|"无活跃任务"| TopRoute["new_task_dispatch"]
    SessionRoute -->|"当前任务已挂起且命中新目标"| Switch["task_switch"]
    SessionRoute -->|"继续当前任务"| InTask["active_task_classify_command"]
    SessionRoute -->|"running 中不可切换"| Blocked["active_task_block"]

    TopRoute --> TopCond{"顶层路由"}
    TopCond -->|"workflow"| Dispatch["workflow_dispatch"]
    TopCond -->|"agent / unknown"| Agent["subagent_executor"]

    Switch --> SwitchCond{"切换结果"}
    SwitchCond -->|"恢复已挂起目标"| InTask
    SwitchCond -->|"新 workflow"| Dispatch
    SwitchCond -->|"新 agent"| Agent
    InTask --> TaskCond{"任务内意图"}
    TaskCond -->|"continue"| ResumePrepare["workflow_slot_resume_prepare"]
    ResumePrepare --> ResumeRoute{"槽位是否补齐?"}
    ResumeRoute -->|"是"| ResumeDispatch["workflow_resume_dispatch"]
    ResumeRoute -->|"否"| End
    TaskCond -->|"LA resume"| Agent
    TaskCond -->|"slot correction"| Correct["workflow_slot_correction"]
    TaskCond -->|"cancel"| Cancel["workflow_cancel"]
    TaskCond -->|"active_task_block"| Blocked
    Dispatch --> Post["post_task_engagement"]
    ResumeDispatch --> Post
    Agent --> Post
    Post --> End
    Correct --> End
    Cancel --> End
    Blocked --> End
Loading

说明：这张图里所有不再继续走下游节点的分支，都统一汇入 本轮结束 / __end__，包括前置缺槽、恢复缺槽、槽位纠正、取消和阻断。

WE 配置化执行主干

flowchart TD
    Run(["/workflow/run"]) --> Load["加载 published workflow"]
    Load --> Validate["校验节点、边、引用与配置"]
    Validate --> Init["初始化运行时状态"]
    Init --> Exec["执行当前节点"]

    Exec --> Type{"节点结果"}
    Type -->|"TEXT_OUTPUT"| EmitText["输出 TEXT_OUTPUT"]
    Type -->|"WORKFLOW_SUSPENDED"| Save["保存快照"]
    Type -->|"WORKFLOW_COMPLETED"| EmitDone["输出 WORKFLOW_COMPLETED"]

    EmitText --> Next["选择下一节点"]
    Next --> Exec
    Save --> EmitSuspend["输出 WORKFLOW_SUSPENDED"]
    EmitSuspend --> Wait["等待 /workflow/resume"]
    Wait --> Resume(["/workflow/resume"])
    Resume --> Merge["合并 user_inputs 到槽位"]
    Merge --> Exec

    Cancel(["/workflow/cancel"]) --> Abort["取消当前 workflow"]
Loading

LA ReAct 推理主干

flowchart TD
    Req(["/agent/run"]) --> Load["读取 Agent 配置"]
    Load --> Build["组装上下文与可用工具"]
    Build --> Agent["agent"]
    End(["本轮结束 / __end__"])

    Agent --> Decide{"最后一条 AIMessage<br/>是否包含 tool_calls?"}
    Decide -->|"是"| Tools["tools 执行<br/>API or Workflow"]
    Decide -->|"否"| End

    Tools --> Finish{"status == suspended ?"}
    Finish -->|"是"| End
    Finish -->|"否"| Agent
Loading

说明：这张图对应 llm-agent/main.py 里的实际状态图。agent 节点负责模型推理；当最后一条 AIMessage 带 tool_calls 时进入 tools 节点；tools 执行完后如果工作流被挂起则直接结束本轮，否则回到 agent 继续下一轮推理。

当前 MVP 能力

  • DC graph 主链路见上方 DC LangGraph 主干，以 configured_intent_matcher -> session_route_resolver -> new_task_dispatch / task_switch / active_task_classify_command 为入口。
  • Workflow run/resume/cancel：/workflow/run、/workflow/resume、/workflow/cancel。
  • WE 三类业务事件：TEXT_OUTPUT、WORKFLOW_SUSPENDED、WORKFLOW_COMPLETED。
  • LA 流式事件：start、token、tool_call、api_call、api_response、end。
  • 配置资产：Intent、SubAgent、Workflow、Workflow Node/Edge、Slot、API 的基础管理能力。
  • Workflow 可视化：React Flow 画布、节点编辑抽屉、节点输出引用、启动必填输入与 slot 节点配置展示。
  • Capability Registry：支持把 Workflow / SubAgent / API 发布为对外能力资产，并配置 schema、scope、版本和运行策略。
  • 开放接入控制台：展示 Agent Card、MCP Tools、外部 Client 和 Skill 调用测试入口。
  • Auth Gateway / Open Gateway：提供 OAuth token/introspection、Capability run/resume/cancel、A2A 简化入口和 MCP 风格工具入口。
  • 模型配置：DC 和 LA 支持根目录 .env 中的公共模型参数与模块级覆盖。

版本与依赖

  • Python >=3.12
  • Python 包管理：uv
  • Frontend 包管理：pnpm
  • 前端：React 19、Vite、Ant Design
  • 后端：FastAPI、LangGraph、LangChain、SQLAlchemy
  • 基础设施：Redis、MySQL

当前 docker-compose.yml 只保留 Redis 与 MySQL；MVP 主链路已从消息队列方案收敛为 HTTP/SSE，本地联调不依赖 Kafka。

快速启动

1. 准备配置

cp .env.example .env

常用配置：

  • OPENAI_API_KEY、OPENAI_API_BASE：DC 和 LA 共用模型服务连接。
  • MODEL_*：默认模型参数。
  • DC_MODEL_*、LA_MODEL_*：分别覆盖 DC 或 LA。
  • DC_CONTEXT_TURNS：DC 分类使用最近用户回合数，默认 4。
  • LA_USE_DB_MODEL_CONFIG=false：测试时忽略 DB 中 Agent 模型配置，方便频繁切模型。
  • AUTH_GATEWAY_URL：开放能力层调用 Auth Gateway 的地址。
  • DIALOGUE_CONTROL_URL：A2A 对话委托进入 DC 时使用的地址。
  • AGENT_SERVICE_URL、WORKFLOW_ENGINE_URL：Open Gateway 内置 Capability Runtime 调用 LA / WE 的地址。
  • OPEN_GATEWAY_AUTH_REQUIRED=false：本地开发可关闭；生产或外部联调应开启。

2. 启动基础设施

docker-compose up -d

3. 初始化配置库

cd dialogue-control
uv run python seed_db.py

4. 启动后端服务

cd workflow-engine
uv run python main.py
cd llm-agent
uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload
cd dialogue-control
uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
cd open-agent-layer/auth-gateway
uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8010 --reload
cd open-agent-layer/open-gateway
uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8011 --reload

本地初始化后会写入默认外部 Client：

client_id: dev_agent_host
client_secret: dev_agent_secret

OPEN_GATEWAY_AUTH_REQUIRED=false 时可直接在“开放接入”页调用 Skill；开启后需要先通过 Auth Gateway 获取 Bearer Token。

5. 启动前端

cd frontend
pnpm install
pnpm dev

访问 Vite 输出的本地地址，通常是 http://localhost:5173。

文档入口

当前边界

  • Workflow Engine 当前是 Python/FastAPI 配置化 DAG 执行器，正式生产形态可以继续演进或替换，但应兼容当前 HTTP/SSE 协议。
  • Slot Extraction 已接入 LLM 初版，并可读取 workflow slot 节点和全局 Slot Registry；后续需要补齐版本治理和更严格校验。
  • Workflow 缺槽由 WE slot 节点挂起并通过 /workflow/resume 恢复；DC 不再读取 start 节点输入配置做启动前提槽。
  • 调试事件当前在前端测试页可见，生产环境需要按用户、管理员、开发环境分层。
  • 鉴权、租户隔离、密钥治理、审计、幂等和工作流版本发布仍属于后续建设重点。

About

A hybrid AI assistant framework linking structural workflow engines and reasoning LLM agents through LangGraph-powered session control and task switching. 混合 AI 助手框架，通过 LangGraph 驱动的会话控制与任务切换，连接结构化工作流引擎与推理型大模型智能体。

Topics

workflow-engine agui ai-agent hybrid-ai llm-agent langgraph copilotkit a2ui dialogue-control

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