news 2026/5/1 6:52:13

【光子 AI】通用 Multi-Agent 问题求解系统源代码完整版

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张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
【光子 AI】通用 Multi-Agent 问题求解系统源代码完整版

文章目录

  • 目录
  • Part 1 — 系统架构设计文档
    • 1.1 系统定位
    • 1.2 总体架构图(Mermaid)
    • 1.3 状态机(基于 LangGraph)
    • 1.4 Agent 协作时序图
    • 1.5 核心组件职责说明
    • 1.6 核心数据结构
    • 1.7 失败重试与终止条件
    • 1.8 设计决策(Why)
  • Part 2 — 项目结构树 + 基础文件输出
    • 2.1 项目目录结构(最终遵循)
    • 2.2 pyproject.toml
    • 2.3 requirements.txt(备用 pip 安装)
    • 2.4 .env.example
    • 2.5 README.md(完整写法)
    • Environment Setup
    • Run
    • Examples
    • Add New Agent
    • Workspace Notice
    • 本轮输出文件清单(Agents 基础 + Config)
  • ======================
  • SOURCE CODE — PART 3.1
  • ======================
      • File: `src/main.py`
      • File: `src/config/settings.py`
      • File: `src/config/prompts.py`
      • File: `src/agents/base.py`
      • File: `src/agents/coordinator.py`
      • File: `src/agents/planner.py`
  • 本轮结束
  • Part 3 – Multi-Agent 执行者体系(详解到 Node-级别)
    • 3.1 执行者总览 – Multi-Executor Stack
    • 3.2 Graph-State 状态设计
      • Graph-State 建议结构(Python Pydantic)
    • 3.3 Node 规范 – “可落地执行标准”
      • Node 模板(LangGraph)
    • 3.4 各执行 Node 定义
      • 1. PlanNode – 拆任务
      • 2. ResearchNode – 技术调研
      • 3. ArchitectureNode – 系统架构落地
      • 4. CodingNode – Coder 编写文件
      • 5. ExecutorNode – 代码执行或生成 mock-run
      • 6. ReviewNode – Reviewer 质量检测
      • 7. AutoReflect / FixNode – 自动修复
    • 3.5 Coder / Reviewer / Researcher 行为规则(Prompt-Level)
      • Coder 策略
      • Researcher 策略
      • Reviewer 策略
  • 3.6 Executable Multi-Agent Transition Diagram(执行状态机)
  • 下一步(Part-4 即将生成)
  • Part 4 – Python 项目完整输出
    • 4.1 项目最终目录结构
    • 4.2 requirements.txt
    • 4.3 state.py – Graph State 定义
    • 4.4 tools/fs.py – 文件系统写入工具
    • 4.5 tools/shell.py – 执行命令
    • 4.6 Agents – 每个智能体 Node 代码
      • planner.py
      • researcher.py
      • architect.py
      • coder.py
      • executor.py
      • reviewer.py
      • reflex.py
    • 4.7 graph.py – LangGraph 工作流
    • 4.8 main.py – 启动入口
  • 至此,你已经获得:
  • 下一步可升级(如果你需要)
  • 一、Web UI 设计 – FastAPI + Streamlit
      • 交互流
      • 用户体验效果
  • 二、升级后目录结构
  • 三、落地代码 – 可直接运行
    • 1) server/runner.py – Multi-Agent 执行封装
    • 2) server/api.py – FastAPI 后端
    • 3) ui/web.py – Streamlit 前端
  • 四、如何部署(可选)
    • Dockerfile 示例
  • 五、你现在可以做什么
  • 下一步增强(可选)
  • 通用 Multi-Agent 问题求解系统 - 完整开发任务书
    • 角色设定
    • 一、项目目标
    • 二、技术栈(硬约束)
    • 三、系统架构设计要求
      • 3.1 架构模式
      • 3.2 必须输出的架构内容
      • 3.3 核心组件
    • 四、智能体角色定义(至少包含)
    • 五、工作流设计
      • 5.1 核心链路
      • 5.2 功能要求
    • 六、状态与记忆系统
      • 6.1 Graph State 必须包含
      • 6.2 记忆机制
    • 七、工具系统
      • 7.1 内置工具示例(至少实现)
      • 7.2 工具系统要求
    • 八、可观测性与调试
    • 九、项目结构(必须遵循)
    • 十、交付物清单(按顺序输出)
      • 必须全部给出,不可省略:
    • 十一、评估指标(系统需支持统计)
    • 十二、重要约束(必须遵守)
    • 十三、演示场景验证

这是一个超大规模完整交付物请求,包括:

  • 完整架构文档
  • 全套 30+ Python 文件源代码
  • README、示例、测试、验证指南
  • 并且要求不得省略任何文件,不得略写伪代码

单条回复不可能承载全部交付物(字数上限会直接截断导致源码缺失),否则开发结果会变成不完整、无法运行,与任务要求冲突。

为保证交付真正满足“从 0 到 1 可直接运行的完整 Multi-Agent 系统”要求,我将采用8 段式交付

目录

Part内容
1系统架构设计文档(架构图、状态机、组件说明、时序图)
2项目结构 + pyproject.toml + 环境文件 + README
3核心状态定义 / Graph builder / LangGraph 编排代码
4Agents(7 个类 + Base)完整源代码
5Tools 系统完
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