AgentHub

AI Agent 社区，这个是我开发的面向 AI 使用者的社区，社区会提供Prompt模板，多智能体工作流模板，用户可以浏览评论点赞，社区会不定时推出活动用户可以报名参加，有问题的话用户还可以问AI助手。做这个项目的起因是我身边的人普遍都说好用的prompt模板比较难找，而且找到了也不确定效果好不好，我就想着做一个活跃的社区，大家能够分享自己的使用感受。

项目演示

• 演示视频

技术栈

• 后端：Java 、Spring Boot、MyBatis Plus、MySQL、Redis、Redisson、Kafka。
• 前端：React
• AI 服务：Python、LangGraph、LangChain、Milvus。

目录结构

Agenthub/
├── src/                         # Java 后端源码
│   ├── main/java/com/agenthub    # controller/service/mapper/entity/config 等模块
│   ├── main/resources            # application.yaml、MyBatis XML
│   └── test/java                 # 后端测试
├── agenthub-web/                 # React + Vite 前端
├── ai-service/                   # FastAPI AI 侧车服务
├── agenthub.sql                  # MySQL 初始化脚本
├── docker-compose.milvus.yml     # Milvus 及依赖服务
├── dev-up.sh                     # 本地 Docker 依赖启动脚本
└── pom.xml                       # Java 后端 Maven 配置

本地环境要求

• JDK 8+
• Maven
• Node.js 18+ 与 npm
• Python 3.10+
• Docker 与 Docker Compose
• 可用的 Bash 环境，例如 Git Bash、WSL 或 Linux/macOS 终端

快速启动

1. 启动基础依赖

在项目根目录执行：

bash dev-up.sh

脚本会启动 MySQL、Redis、Kafka、Milvus，并导入 agenthub.sql。默认端口如下：

• MySQL: 3306
• Redis: 6379
• Kafka: 9092
• Milvus: 19530

2. 启动 AI 服务

cd ai-service
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

本地后端默认运行在 8002，建议在 ai-service/.env 中设置：

AGENTHUB_JAVA_BASE_URL=http://127.0.0.1:8002

如果暂时没有模型 API Key，AI 服务仍可用降级逻辑完成基础联调。

3. 启动 Java 后端

mvn spring-boot:run

后端默认端口为 8002，主要配置位于 src/main/resources/application.yaml。

4. 启动前端

cd agenthub-web
npm install
npm run dev

前端默认运行在 http://127.0.0.1:5173。Vite 会将 /api 和 /imgs 代理到后端 http://127.0.0.1:8002。

关键配置

Java 后端

配置文件：src/main/resources/application.yaml

• server.port: 后端端口，默认 8002。
• spring.datasource.url: MySQL 连接地址，默认数据库 agenthub。
• spring.datasource.username / spring.datasource.password: MySQL 账号密码。
• spring.redis.host / spring.redis.port / spring.redis.password: Redis 连接配置。
• spring.kafka.*: Kafka 连接配置。
• seckill.order.dlt / agent.event.dlt: 消费失败重试后落入死信 Topic，便于排查和补偿。
• ai.service-url: Python AI 服务地址，默认 http://127.0.0.1:8000。
• api-key: 兼容模型服务的 API Key。

AI 服务

示例配置：ai-service/.env.example

• AGENTHUB_JAVA_BASE_URL: Java 后端地址。
• OPENAI_API_KEY: OpenAI-compatible 模型 API Key。
• OPENAI_BASE_URL: 模型服务地址。
• OPENAI_MODEL: 对话模型名称。
• MILVUS_HOST / MILVUS_PORT: Milvus 连接配置。
• MILVUS_COLLECTION: Agent 向量集合名。
• EMBEDDING_MODEL / EMBEDDING_DIM: 向量模型与维度。

常用命令

后端：

mvn test
mvn -DskipTests package
mvn spring-boot:run

前端：

cd agenthub-web
npm run build
npm run preview

AI 服务：

cd ai-service
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
curl http://127.0.0.1:8000/health

最后

如果这个项目帮助到了你，可以点点star，谢谢~