Insighter AI

基于 DeepAgent 框架的智能信息助手，采用前后端分离架构。提供 Arxiv 论文分析和牛客面经搜索功能，支持多 Agent 架构设计。

项目简介

Insighter AI 是一个智能信息搜索和报告生成助手，集成了：

• Arxiv 论文搜索与分析 - 获取最新 AI 相关论文并生成结构化报告
• 牛客面经搜索 - 搜索互联网公司的面试经验和题目
• 多 Agent 架构 - 主 Agent + 专业 Subagent 设计，实现任务专业化处理
• 结构化输出 - 使用 Pydantic Schema 确保输出格式稳定可靠

技术栈

后端 (Insighter_AI_backend)

• Python 3.9+
• DeepAgent - LangChain 的多 Agent 框架
• FastAPI - 高性能 Web 框架
• Uvicorn - ASGI 服务器
• Pydantic - 数据验证和序列化
• SQLite - 本地数据库

前端 (Insighter_AI_frontend)

• Next.js 14 - React 框架
• React 18 - UI 库
• TypeScript - 类型安全
• TailwindCSS - 样式框架
• Framer Motion - 动画库
• Lucide React - 图标库

项目结构

Insighter_AI/
├── Insighter_AI_backend/      # 后端服务
│   ├── agent.py               # Agent 主程序
│   ├── run_server.py          # FastAPI 服务器
│   ├── database.py            # 数据库管理
│   ├── api/                   # API 路由
│   │   ├── reports.py
│   │   ├── chat.py
│   │   ├── data.py
│   │   └── config.py
│   ├── skills/                # Agent 技能
│   │   ├── onboarding-arxiv/
│   │   ├── onboarding-nowcoder/
│   │   ├── report-arxiv/
│   │   ├── report-nowcoder/
│   │   ├── follow-arxiv/
│   │   └── follow-nowcoder/
│   ├── workspace/             # 工作区
│   │   ├── reports/           # 生成的报告
│   │   └── temp/             # 临时文件
│   ├── requirements.txt       # Python 依赖
│   └── README.md              # 后端文档
│
├── Insighter_AI_frontend/      # 前端应用
│   ├── app/                   # Next.js App Router
│   ├── components/            # React 组件
│   ├── lib/                   # 工具函数
│   ├── styles/                # 样式文件
│   ├── package.json           # Node.js 依赖
│   └── README.md              # 前端文档
│
└── README.md                  # 本文档

快速开始

环境要求

• Python 3.9+
• Node.js 18+
• npm 或 yarn

安装步骤

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd Insighter_AI

2. 配置环境变量

创建后端环境变量文件 Insighter_AI_backend/.env：

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=your_base_url_here

3. 安装后端依赖

cd Insighter_AI_backend
python -m venv venv
.venv\Scripts\activate  # Windows
# 或
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
pip install -r requirements.txt

4. 安装前端依赖

cd ../Insighter_AI_frontend
npm install

启动服务

方式一：分别启动（推荐用于开发）

启动后端服务（端口 8000）

cd Insighter_AI_backend
.venv\Scripts\activate  # Windows
python run_server.py

启动前端服务（端口 3000）

cd Insighter_AI_frontend
npm run dev

访问 http://localhost:3000 查看应用

方式二：使用启动脚本（推荐用于生产）

创建 start.bat（Windows）或 start.sh（Linux/Mac）：

start.bat

@echo off
echo Starting Insighter AI Backend...
start cmd /k "cd Insighter_AI_backend && venv\Scripts\activate && python run_server.py"
timeout /t 3 /nobreak
echo Starting Insighter AI Frontend...
cd Insighter_AI_frontend
npm run dev

start.sh

#!/bin/bash
echo "Starting Insighter AI Backend..."
cd Insighter_AI_backend
source venv/bin/activate
python run_server.py &
sleep 3
echo "Starting Insighter AI Frontend..."
cd ../Insighter_AI_frontend
npm run dev

停止服务

Windows

# 查找并关闭占用端口的进程
netstat -ano | findstr :8000
netstat -ano | findstr :3000
taskkill /F /PID <进程ID>

Linux/Mac

# 查找并关闭占用端口的进程
lsof -ti:8000 | xargs kill -9
lsof -ti:3000 | xargs kill -9

主要功能

1. Arxiv 论文搜索

• 搜索最新 AI 相关论文
• 生成结构化的 JSON 格式报告
• 支持自定义搜索关键词和日期范围

2. 牛客面经搜索

• 搜索互联网公司面试经验
• 整理面试题目和解答
• 生成结构化的面经报告

3. 多 Agent 架构

• 主 Agent - 负责用户交互和任务路由
• arxiv-reporter - 专门处理 Arxiv 报告生成
• nowcoder-reporter - 专门处理牛客面经报告生成

API 接口

后端 API（端口 8000）

端点	方法	描述
/	GET	服务信息
/health	GET	健康检查
/api/reports	GET/POST	报告管理
/api/chat	POST	聊天交互
/api/data	GET	数据获取
/api/config	GET/PUT	配置管理

前端路由

路由	描述
/	首页
/reports	报告列表
/chat	聊天界面
/settings	设置页面

开发文档

详细的技术文档请参考：

• 后端文档: Insighter_AI_backend/README.md
• 前端文档: Insighter_AI_frontend/README.md
• DeepAgent 文档: Insighter_AI_backend/deepagent docx/

故障排查

后端启动失败

1. 检查端口 8000 是否被占用
2. 确认 Python 虚拟环境已激活
3. 检查 .env 文件配置是否正确

前端启动失败

1. 检查端口 3000 是否被占用
2. 确认 Node.js 版本 >= 18
3. 删除 node_modules 重新安装依赖

API 连接失败

1. 确认后端服务正在运行
2. 检查 CORS 配置
3. 查看浏览器控制台错误信息

许可证

MIT License

贡献

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联系方式

如有问题或建议，请通过 GitHub Issues 联系。

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Insighter AI - 让信息搜索更智能，让报告生成更高效。