Apboa Next

企业级 AI 智能体平台 — 从定义到生产

基于 ReAct 范式的多租户智能体构建与运行平台
MCP 协议 · A2A 协作 · 多向量存储 · 一键部署

Apboa Next 是基于ReAct理念的智能体开发与管理平台，旨在简化AI智能体的构建流程，帮助用户快速打造专属数字助手。平台整合了敏感词过滤、提示词管理、多模型接入、工具集成、知识库和智能体编排等核心功能，形成一站式解决方案，架构清晰，易于使用。

快速开始

前置条件：Docker Engine 20+ & Docker Compose v2+

git clone https://gitee.com/studious_tiger/apboa-next.git
cd apboa-next/docker
bash start-simple.sh

启动完成后访问 http://localhost，默认账号 admin / Admin@123.com。

单机体验版包含全部 5 个服务 + 3 个中间件，约 5 分钟完成初始化。生产部署请参考 docker-compose-execute.yml。

本地开发

环境要求

依赖	版本	说明
JDK	21+	后端编译与运行
Maven	3.8+	后端构建
MySQL	8.0+	主数据库，库名 `apboa_next`
Redis	7+	缓存与分布式锁
Node.js	20.19+ 或 22.12+	前端运行
pnpm	9+	前端包管理

1. 初始化中间件

确保 MySQL 和 Redis 已启动。创建数据库并导入初始化脚本：

# 创建数据库
mysql -u root -p -e "CREATE DATABASE apboa_next DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;"

# 导入表结构与初始数据
mysql -u root -p apboa_next < sql/once_db_init/db_init.sql

2. 配置后端

各 Runner 模块使用 application-dev.yml 作为本地开发配置，部分模块提供了 application-dev.sample.yml 模板，复制并按需修改即可。

# runner-console
cp runner-console/src/main/resources/application-dev.sample.yml runner-console/src/main/resources/application-dev.yml

# runner-runtime
cp runner-runtime/src/main/resources/application-dev.sample.yml runner-runtime/src/main/resources/application-dev.yml

编辑 application-dev.yml，填入本地的 MySQL、Redis 连接信息（地址、端口、密码）。

3. 依次启动后端服务

按以下顺序在 IDE 或终端中启动三个 Java 服务：

顺序	模块	启动类	端口
1	runner-console	`ConsoleApplication`	3060
2	runner-runtime	`RuntimeApplication`	3061
3	runner-websocket	`WebsocketApplication`	3064

说明： runner-file（技能文件同步服务）仅在分布式 Docker 部署时需要，本地开发无需启动。

4. 启动前端

cd ui
pnpm install
pnpm dev

前端开发服务器启动后访问 http://localhost:3030，Vite 已内置代理配置：

/api → http://127.0.0.1:3060（Console）
/api/runtime/ → http://127.0.0.1:3061（Runtime）
/api/ws/ → http://127.0.0.1:3064（WebSocket）

默认账号 admin / Admin@123.com。

核心特性

🧠 ReAct 智能体引擎

ReAct（Reasoning + Acting）循环驱动，内置 PlanNotebook 任务规划、AutoContext 记忆压缩、长期记忆（Mem0 / ReMe / Bailian），支持树状消息分支与多 Session 并行。

🔌 MCP 协议

HTTP / SSE / STDIO 三协议 MCP 客户端。LazyMcpAgentTool 实现懒加载——注册阶段仅绑定 Schema，首次调用时建立连接。连续失败达阈值自动降级。

🤖 多模型适配器

统一模型工厂适配 OpenAI · DashScope · Anthropic · Gemini · Ollama 五大供应商。Agent 级参数覆盖（temperature / topP / topK / seed），无需改代码切换供应商。

📚 知识库与 RAG

四种知识库后端（百炼 / Dify / RagFlow / 本地向量库），五种向量存储（PgVector / Milvus / Elasticsearch / Qdrant / Weaviate）。内置文档解析 → 分块 → 嵌入 → 存储全流水线。

🛡️ 安全沙箱

Shell 命令通过独立 Proxy 进程执行，Docker 容器 cap_drop: ALL + read_only + pids_limit 最小权限运行。Python / Node.js / Shell / HTML 四语言安全扫描引擎。

🏢 多租户 SaaS

完整多租户体系：租户发现、申请、审批流程，双层 RBAC（平台 3 级 + 租户 4 级）。MyBatis-Plus 租户拦截器自动注入，48 张业务表数据完全隔离。

系统架构

5 服务解耦架构，Runtime 支持弹性扩容：

Console — 管理控制台、API 网关、心跳中心（单实例）
Runtime — AI 推理运行时、AG-UI 协议端点（弹性扩容）
Proxy — Shell 命令沙箱执行（随 Runtime 扩容）
File — 技能文件跨节点同步（随 Runtime 扩容）
WebSocket — 实时消息推送、Redis Pub/Sub 集群（单实例）

为什么选择 Apboa

🔗 A2A 跨智能体协作

基于 WellKnown / Nacos 标准 A2A 协议，智能体间可互相发现和调用。支持 Agent-as-Tool 模式，父智能体将子智能体注册为工具，构建多智能体协作网络。

📊 VEP + APIP 双协议

VEP（Vision Enhancement Protocol）：AI 生成结构化数据卡片与 ECharts 图表（雷达图 / 折线图 / 柱状图 / 饼图），前端原生渲染。 APIP（Agent-Platform Interaction Protocol）：AI 生成交互表单、选择器、确认组件，标准化人机交互协议。

🔬 脚本安全扫描器

ScriptSecurityService 注册机制驱动，已实现 Python / Node.js / Shell / HTML四种语言安全检查，覆盖注入攻击、数据泄露、权限提升等风险类别。

🗄️ 五种向量存储，零代码切换

PgVector / Milvus / Elasticsearch / Qdrant / Weaviate——修改 VECTOR_STORE_TYPE 环境变量即可切换，VectorStore 接口统一抽象。

🚀 分布式架构与弹性扩容

后台拆分为 5 个服务：1 个控制台与 3 个运行时（支持无限横向扩展）加 1 个消息服务协同工作，辅以优化后的 SKILL 同步机制与内置服务监控，实现企业级分布式部署与弹性扩容。同时提供更友好的前端多租户交互体验，满足企业级组织架构下的权限隔离需求。

⚡ 多 Session 并行与状态持久化

支持多 Session 并行运行，无需等待消息结束即可开启新对话。消息记录迁移至后端存储，运行中的 Session 状态自动保存，强制刷新页面后流式输出仍可继续。

📄 文档识别与交互增强

新增的文档识别能力与模型解耦，理论上可扩展支持任意类型的文档内容识别。交互式表单让对话不再局限于纯文本，视觉增强卡片与图表使信息呈现更加直观。

能力清单

ReAct 智能体 — Reasoning + Acting 循环，可配置最大迭代次数、计划规划、用户确认
多模型支持 — OpenAI / DashScope / Anthropic / Gemini / Ollama，Agent 级参数覆盖
MCP 集成 — HTTP / SSE / STDIO 三协议，懒加载 + 运行时降级 + 工具治理
工具系统 — 内置工具 + Groovy 动态工具 + Agent-as-Tool + 工具确认机制
技能包 — VEP / APIP 内置协议技能 + 用户自定义技能（26 种文件类型）
知识库 — 百炼 / Dify / RagFlow / 本地 RAG，GENERIC + AGENTIC 双模式
向量存储 — PgVector / Milvus / Elasticsearch / Qdrant / Weaviate
短期记忆 — InMemory + AutoContext 自动压缩（可配置 tokenRatio / lastKeep）
长期记忆 — Mem0 / ReMe / Bailian 三种后端，异步记录不阻塞主流程
计划笔记本 — 任务分解、子任务管理、用户确认、状态持久化
Hook 系统 — 内置 Hook + Groovy 动态 Hook，GLOBAL / TENANT 双作用域
代码执行 — Shell 沙箱 + 文件读写 + Search/Replace 增量更新 + 工作空间容量管控
A2A 协议 — WellKnown / Nacos 双模式，跨智能体发现与调用
多租户 — 租户发现 / 申请 / 审批 / RBAC / 数据隔离
会话归档 — 消息按月分表归档（chat_message_yyyyMM），主表保持轻量
分布式锁 — Redis 分布式锁 + Pub/Sub，多实例定时任务不重复执行
限流策略 — Nginx 三级限流：API 50r/s · 低频 20r/s · 并发连接 100/IP
容器安全 — cap_drop + no-new-privileges + mem_limit + cpus + pids_limit
健康监控 — 独立心跳上报 + 双注册表（执行节点 / WebSocket 节点），超时自动清理
多 Session 并行 — 多会话并行运行，状态自动保存，刷新页面流式输出不中断
文档识别 — 与模型解耦的文档解析能力，可扩展支持任意类型文档内容识别
交互式表单（APIP） — AI 生成交互组件，对话不再局限于纯文本
视觉增强（VEP） — 结构化数据卡片与 ECharts 图表，信息呈现更加直观

技术栈

后端 — Java 21 · Spring Boot 3.4.9 · AgentScope 1.0.12 · MyBatis-Plus 3.5.7
前端 — Vue 3.5 · Ant Design Vue 4 · Vite 7 · Pinia 3 · Vue Router 5
编辑器 — CodeMirror 6（JS / TS / Java / Python / HTML / CSS / JSON / XML / Markdown）
可视化 — ECharts 6 · Mermaid 11 · Vue Flow · KaTeX
数据库 — MySQL 8.0 · Redis 7 · pgvector (PG 16)
消息通信 — WebSocket + Redis Pub/Sub 集群
任务调度 — Quartz + Redis 分布式锁
部署方式 — Docker Compose · Nginx · Multi-stage Build

核心页面预览

部署指南

开发 / 评估

cd docker
bash start-simple.sh        # 单机全量部署，约 5 分钟

生产环境

cd docker
bash start-middleware.sh    # 中间件服务（Mysql、Redis、向量库）
bash start-console.sh       # 仅管理控制台
bash start-execute.sh       # 分布式部署，Runtime 可独立扩容

Note

生产部署建议：Runtime 至少 2 实例，MySQL 、 Redis 与向量库使用托管服务。

项目结构

apboa-next/
├── common-base/          # 基础层：枚举、常量、工具类、加密
├── common/               # 公共层：Entity、DTO、VO、Wrapper
├── biz/                  # 业务层（16 个扁平化模块）
│   ├── biz-agent/        #   智能体定义 + 会话管理
│   ├── biz-account/      #   账号 + 租户 + 审批
│   ├── biz-mcp/          #   MCP 服务管理 + 运行时降级
│   ├── biz-knowledge/    #   知识库配置
│   ├── biz-skill/        #   技能包管理
│   ├── biz-tool/         #   工具配置
│   ├── biz-hook/         #   Hook 配置
│   ├── biz-model/        #   模型供应商 + 模型配置
│   ├── biz-prompt/       #   系统提示词模板
│   ├── biz-sensitive/    #   敏感词管理
│   ├── biz-resource/     #   附件 + 存储协议
│   ├── biz-params/       #   系统参数
│   ├── biz-a2a/          #   A2A 协议配置
│   ├── biz-studio/       #   Studio 集成
│   ├── biz-sk/           #   密钥管理
│   └── biz-longterm/     #   长期记忆配置
├── engine/               # 引擎层
│   ├── agent/            #   ReAct / A2A 智能体工厂
│   ├── model/            #   多模型供应商适配
│   ├── tool/             #   工具系统 + 动态加载
│   ├── skill/            #   VEP / APIP 内置技能
│   ├── knowledge/        #   多后端知识库工厂
│   ├── mcp/              #   MCP 客户端工厂 + 懒加载
│   ├── memory/           #   记忆管理 + 长期记忆
│   ├── rag/              #   本地 RAG 流水线
│   ├── hook/             #   Hook 生命周期
│   ├── prompt/           #   提示词工程
│   ├── security/         #   脚本安全扫描引擎
│   ├── workspace/        #   工作空间 + 安全校验
│   └── mpatch/           #   代码增量更新器
├── scheduler/            # 调度层：Quartz + 分布式锁
├── heartbeat/            # 基础设施：心跳监控
├── runner-console/       # 应用：管理控制台（36 个 Controller）
├── runner-runtime/       # 应用：AI 运行时 + AG-UI 端点
├── runner-proxy/         # 应用：Shell 沙箱
├── runner-file/          # 应用：文件同步
├── runner-websocket/     # 应用：WebSocket 推送
├── ui/                   # 前端：Vue 3 管理界面
├── docker/               # 部署：Docker Compose + Nginx
└── sql/                  # 数据库初始化脚本

贡献指南

我们欢迎任何形式的贡献！请按照以下流程提交 Pull Request：

1. Fork 与克隆

在 Gitee 上 Fork 本仓库，然后克隆到本地：

git clone https://gitee.com/<your-username>/apboa-next.git
cd apboa-next
git remote add upstream https://gitee.com/studious_tiger/apboa-next.git

2. 创建分支

从 main 分支创建你的工作分支，分支命名遵循以下规范：

类型	分支前缀	示例
新功能	`feature/`	`feature/mcp-timeout-retry`
缺陷修复	`fix/`	`fix/react-loop-null-check`
文档更新	`docs/`	`docs/update-deploy-guide`
重构优化	`refactor/`	`refactor/vector-store-factory`

git checkout -b feature/your-feature-name

3. 开发与提交

代码规范：

后端代码遵循项目已有的注释规范（参见类/方法上的 Javadoc）
前端代码遵循 ESLint + Prettier 配置
新增功能应附带相应的单元测试
确保本地 mvn compile 和前端 pnpm build 通过

Commit Message 规范：

采用 Conventional Commits 格式：

<type>(<scope>): <subject>

[可选的正文]

[可选的脚注]

常用 type：

feat — 新功能
fix — 缺陷修复
docs — 文档变更
refactor — 重构（非新功能、非修复）
perf — 性能优化
test — 测试相关
chore — 构建/工具链变更

scope 为可选的模块名，如 engine、mcp、ui、docker 等。

示例：

feat(mcp): 添加 MCP 连接超时自动重试机制

- 连续失败 3 次后自动降级
- 支持通过配置调整重试阈值

4. 提交 Pull Request

确保你的分支与上游 main 保持同步：
```
git fetch upstream
git rebase upstream/main
```
推送分支到你的 Fork 仓库后，向本仓库的 main 分支发起 Pull Request
PR 标题遵循 Commit Message 格式，简要描述变更内容
PR 描述中请说明：变更动机、变更内容、测试方式
一个 PR 只做一件事，避免混合多个不相关的变更
如果 PR 关联某个 Issue，请在描述中引用

5. 代码审查

PR 提交后将由维护者进行 Code Review
请根据审查意见及时修改并推送更新
审查通过后由维护者合并到 main 分支

提示： 提交前请确保已签署贡献者许可协议（CLA）（如适用），并同意你的贡献遵循本项目的 MIT 开源协议。

交流与赞助

入群交流（备注 apboa）	微信赞助	支付宝赞助

开源协议

_{如果觉得 Apboa 对你有帮助，请给一颗 Star 支持。}

无论是构建客服助手、创意伙伴还是行业专家，您都无需从零开始。在 Apboa Next 的赋能下，只需通过简单的配置与拖拽，即可将前沿的 AI 能力快速转化为解决实际业务问题的智能体，大幅降低技术门槛与开发周期，真正实现智能应用的随需而创、高效落地。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 12 Commits
.github/workflows		.github/workflows
biz		biz
common-base		common-base
common		common
docker		docker
engine		engine
heartbeat		heartbeat
image		image
runner-console		runner-console
runner-file		runner-file
runner-proxy		runner-proxy
runner-runtime		runner-runtime
runner-websocket		runner-websocket
scheduler		scheduler
sql/once_db_init		sql/once_db_init
ui		ui
.dockerignore		.dockerignore
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
pom.xml		pom.xml

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4. 提交 Pull Request

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