🤖 PlanFlow-Agent 智能体系统

基于 Planner–Executor–Replanner 的多步骤推理智能体框架 面向复杂任务的可解释、可扩展 AI Agent 架构实现

📖 项目简介

PlanFlow Agent 是一个基于 AI 的智能任务规划与执行系统。它结合了强大的后端 Agent 逻辑与现代化的前端交互界面，能够理解用户意图，拆解任务步骤，并调用工具自动执行。

✨ 功能特性

• 智能 Agent: 基于 LLM 的规划 (Planner) 与执行 (Executor) 架构，支持复杂任务的自动拆解与执行。
• 对话交互: 提供直观的聊天界面，与 Agent 进行实时交互。
• 任务管理: 支持任务的创建、跟踪与历史记录查看。
• 用户系统: 完整的用户注册、登录与认证流程 (JWT)。
• 现代化架构: 前后端分离，容器化部署，易于扩展与维护。

🛠 技术栈

Backend (后端)

• 框架: FastAPI - 高性能 Python Web 框架
• 语言: Python 3.10+
• 数据库 ORM: SQLAlchemy
• AI & LLM: OpenAI API, LangChain (概念实现), ChromaDB (向量存储)
• 工具库: Pydantic, PyJWT, python-multipart

Frontend (前端)

• 框架: Vue 3
• 构建工具: Vite
• UI 组件库: Element Plus
• 样式: Tailwind CSS
• 状态管理: Pinia
• 路由: Vue Router

Database & DevOps

• 数据库: MySQL 8.0
• 容器化: Docker, Docker Compose
• Web 服务器: Nginx (前端部署)

📂 项目结构

PlanFlow Agent/
├── backend/                # 后端代码
│   ├── agent/              # Agent 核心逻辑 (Planner, Executor, Tools)
│   ├── api/                # API 路由 (Chat, User, Tasks)
│   ├── core/               # 核心配置 (Config, Database, Security)
│   ├── models/             # 数据库模型 (SQLAlchemy Models)
│   ├── schemas/            # Pydantic 数据验证模式
│   ├── services/           # 业务逻辑层
│   ├── main.py             # 程序入口
│   └── requirements.txt    # Python 依赖
├── frontend/               # 前端代码
│   ├── src/                # Vue 源代码 (Views, Components, Stores)
│   ├── public/             # 静态资源
│   └── vite.config.js      # Vite 配置
├── database/               # 数据库脚本
│   └── init/               # 初始化 SQL 文件
└── planflow_deploy/        # 部署配置
    └── docker-compose.yml  # 容器编排文件

🧠 Plan-and-Execute 架构概览

用户问题
   ↓
┌───────────┐
│  Planner  │  ← 生成初始 Plan（Step List）
└─────┬─────┘
      ↓
┌───────────┐
│ Executor  │  ← 执行当前 Step（工具 / LLM）
└─────┬─────┘
      ↓
┌───────────┐
│ Replanner │  ← 根据执行结果调整 Plan
└─────┬─────┘
      ↓
 是否完成？
   ├─ 否 → Executor
   └─ 是 → 返回最终答案

🛣️ 后续扩展方向

• 多 Agent 协作（Planner Agent / Executor Agent）
• Workflow DAG 执行
• 可视化 Plan 执行过程
• 与 RAG / 知识库结合
• 与 Coze / AutoGPT 对比实验

🚀 快速开始

前置要求

• Docker & Docker Compose
• Python 3.10+ (仅本地开发后端需要)
• Node.js 20+ (仅本地开发前端需要)

1. 进入部署目录

   cd planflow_deploy

2. 配置环境变量 在 planflow_deploy 目录下创建一个 .env 文件，并填入必要的配置（参考 docker-compose.yml 中的变量）：

   cp .env.example .env
   vim .env 
   # 修改 DASHSCOPE_API_KEY 和 SECURITY_KEY 配置

3. 启动服务

   docker-compose up -d --build

4. 访问应用

   • 前端页面: http://localhost (取决于 Nginx 配置端口)
   • 后端 API 文档: http://localhost:8000/docs
   • phpMyAdmin: http://localhost:8080

🧾 效果展示

目前仅编写了一个网络搜索工具，可以根据用户的问题进行网络搜索，并进行整合回答。

🛣️ 后续扩展方向

• 多 Agent 协作（Planner Agent / Executor Agent）优化
• 完善可调用的Function Calling函数库
• 可视化 Plan 执行过程
• 与 RAG / 知识库结合