{"repo":"EvanYao826/AgentCraft","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/EvanYao826/AgentCraft","clone":"git clone https://github.com/EvanYao826/AgentCraft.git","description":"🚀 多Agent协作智能知识库系统 — 五层可编排Agent架构 + RAG全链路 + 统一ToolRegistry，Spring Boot + FastAPI + React，核心亮点是 五层可编排 Agent 架构——Interface、Orchestrator、Tool、Memory、Evaluation 五层解耦，支持意图识别→问题改写→检索→充分性判断→答案生成的完整工作流。系统内置 Router / Retrieval / Ops / Inspection 多 Agent 协作，通过统一 Tool Registry 管理 AI 能力，支持 runId/traceId 全链路追踪、四级记忆体系与 Caffeine + Redis 多级缓存。适合Agent后端开发学习与简历展示","language":"Python","stars":30,"topics":["agent","fastapi","java","knowledge-base","llm","milvus","multi-agent","python","rag","react"],"license":"Apache-2.0","category":"ai-agents","readme_excerpt":"🚀 AgentCraft — 多 Agent 协作智能知识库系统 基于 Spring Boot + FastAPI + React 构建的 RAG 知识库问答平台，内置五层可编排 Agent 架构与多 Agent 协作机制，适合作为 Agent 后端开发学习项目与简历展示项目。 📖 项目简介 AgentCraft 是一个\" 前端 + Java 后端 + Python AI 微服务 \"的 全栈 RAG 知识库系统 。用户可上传 PDF、Word、TXT 等文档构建私有知识库，系统自动完成解析、向量化存储，提问时通过语义检索 + Rerank 重排序精准召回相关文档，生成带引用来源的结构化答案。 核心亮点是 五层可编排 Agent 架构 ——Interface、Orchestrator、Tool、Memory、Evaluation 五层解耦，支持意图识别→问题改写→检索→充分性判断→答案生成的完整工作流。系统内置 Router / Retrieval / Ops / Inspection 多 Agent 协作，通过统一 Tool Registry 管理 AI 能力，支持 runId/traceId 全链路追踪、四级记忆体系与 Caffeine + Redis 多级缓存。各模块的设计思路与实现细节详见 AgentCraft 学习指南。 适用场景 - 企业知识库 ：将内部文档、技术手册、FAQ 等知识资产结构化，员工通过自然语言快速检索，降低知识查找成本。 - 智能客服 ：基于产品文档和历史工单自动回答用户问题，Router Agent 自动识别意图分流至知识问答或闲聊，减轻人工客服压力。 - 知识运维 ：Ops Agent 自动分析知识缺口、问答趋势与用户活跃度，Inspection Agent 检测重复/过期/低质文档，保障知识库质量。 - Agent 架构学习与简历展示 ：项目涵盖 RAG 全链路、多 Agent 协作、Tool Registry、多级缓存、SSE 流式输出等核心知识点，适合作为 Agent 后端开发学习项目。 一句话总结 ：不只是一个 RAG 问答系统，更是一个 Agent 架构学习项目。 🏗️ 系统架构 多Agent协作流程 ✨ 核心亮点 亮点一：五层可编排 Agent 架构 将 AI 服务拆分为 Interface → Orchestrator → Tool → Memory → Evaluation 五层，每层职责单一、可独立扩展。 单 Agent 端到端执行流程： 关键代码： - intent/classifier.py — 统一意图分类器，LLM优先 + 关键词Fallback - agent/orchestrator.py — 编排器，创建 state、调用 planner、逐步执行 - agent/planner.py — 规划器，调用统一分类器进行意图识别 - agent/executor.py — 执行器，根据 step\\ type 分发到具体实现 - agent/state.py — 状态管理，run\\ id / trace\\ id / step 追踪 亮点二：多 Agent 协作机制 Router Agent 负责任务分发，Retrieval Agent 专精检索，Ops Agent 负责运营分析，各 Agent 独立可扩展。 多 Agent 协作流程： Retrieval Agent 内部链路： 关键代码： - intent/classifier.py — 统一意图分类器，LLM优先 + 关键词Fal","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/EvanYao826","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/EvanYao826/AgentCraft/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}