{"repo":"Shy2593666979/AgentChat","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Shy2593666979/AgentChat","clone":"git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git","description":"AgentChat 是一个基于 LLM 的智能体交流平台，内置默认 Agent 并支持用户自定义 Agent。通过多轮对话和任务协作，Agent 可以理解并协助完成复杂任务。项目集成 LangChain、Function Call、MCP 协议、RAG、Memory、HITL、Skill、Milvus 和 ElasticSearch 等技术，实现高效的知识检索与工具调用，使用 FastAPI 构建高性能后端服务。","language":"Python","stars":863,"topics":["agent","langchain","llm","mysql","redis","mcp","mcp-server","mcp-client","agent-memory","agent-skills"],"license":"MIT","category":"mcp-servers","readme_excerpt":"一个基于大模型的现代化智能对话系统 快速开始 • 部署指南 • 在线文档 • 在线体验 • 加入微信交流群🌟 --- 最新版本更新日志 (2026-4-12) 1. 基于人机协同（HITL）的OpenAPI信息对话式MCP Server生成 - 支持将OpenAPI信息以人机协同方式进行对话式MCP Server生成。 - 在生成MCP Server的过程中，关键决策节点支持人工介入与确认，实现动态配置与实时交互。 - 提升了服务器的生成灵活性与系统可控性，让用户在自动化流程中保留充分的主动权。 2. 优化对话上下文管理 重构对话上下文管理策略，从简单的\"最近5段对话\"升级为智能三层记忆架构： - 短期记忆 (Short-Term Memory): 保持最近3000 tokens以内的对话内容，确保即时上下文连贯 - 历史信息总结: 自动总结超过3000 tokens的历史对话，提取关键信息 - 长期记忆 (Long-Term Memory): 持久化记录用户偏好、习惯和重要信息，实现个性化对话体验 3. 修复依赖冲突问题 解决了多个依赖包版本冲突问题，特别是 Pydantic、LangChain、FastAPI 等核心库的兼容性问题，提升系统稳定性。 4. 优化首次启动体验 修复首次启动时缺少模型配置导致的错误，新增配置检查和友好提示，引导用户完成初始化配置，降低使用门槛。 --- 历史版本更新日志 (2026-3-8) 1. 支持MiniO本地对象存储 现在支持OSS和MiniO两种对象存储方式，参考文档: 本地安装MiniO，感谢提供Issue的朋友: - @xiaoyan011016 - @shenmi888 2. 优化Docker直接部署项目 (1) 前版本docker部署经常会出现 agentchat-frontend 连不上 agentchat-backend 的网络失败情况，已经修复该bug (2) 缺少Win系统下的一键部署脚本，目前已经加上 (start win.bat) 3. 支持自定义工具 之前点击自定义工具是无事件，目前可通过上传 Swagger/OpenAPI 构建自己的工具。 4. 支持Skill 现已支持通过创建 Skill 绑定到智能体渐进式加载 Prompt 去教模型如何做事。 5. 优化页面样式 前版本中系统设置为空白，现在已经去除。 --- 目录 - 一、项目简介 - 二、功能展示 - 三、重要版本说明 - 四、功能特性 - 五、技术栈 - 六、快速开始 - 七、高级部署指南 - 八、文档 - 九、许可证 --- 一、项目简介 AgentChat 是一个现代化的智能对话系统，基于大语言模型构建，提供了丰富的AI对话功能。系统采用前后端分离架构，支持多种AI模型、知识库检索、工具调用、MCP服务器集成等高级功能。 1. 核心亮点 - 智能Agent: 支持Sub-Agents协作，具备推理和决策能力 - 知识库检索: RAG技术实现精准知识检索和问答 - 工具生态: 内置多种实用工具，支持自定义扩展 - MCP集成: 支持Model Context Protocol服务器 - 现代界面: 基于Vue 3和Element Plus的美观UI - 三层记忆: 短期保留上下文，历史自动总结，长期记录用户偏好 - 人机协同生成: 基于HITL对话式生成MCP Server，关键节点可人工介入 --- 二、功能展示 1. 人机协同（HITL） 使用Human-In-The-Loop机制将API信息对话式生成MCP S","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Shy2593666979","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Shy2593666979/AgentChat/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."}