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GeneralAgent 设计
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · GeneralAgent 是 OmniAgent 系统的核心对话编排器,负责将用户的自然语言请求与多类型工具能力(内置工具、MCP 服务、技能 Agent、知识库检索)统一编排为一个完整的 ReAct 推理循环。它代表了系统“一切皆工具”的设计哲学——无论是外部 API、知识库还是子 Agent,在 GeneralAgent 看来都是可以通过 LangGra
多Agent协作详解
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 建议结合代码阅读以下内容,代码位置:src\backend\agentchat\core\agents\general_agent.py 我们在一个具体场景下分析: 比如用户问:“帮我分析一下某公司最近的市场表现,并给出投资建议” 这个问题其实是一个多步骤、多能力的复杂任务,单一 Agent 很难高效完成。 整体协作模式 我们采用的是主 Agent 编排 +
Agent架构设计原则和最佳实践
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 1. 模块化设计 设计理念 单一职责: 每个组件专注于特定功能 松耦合: 组件间通过接口交互,降低依赖 高内聚: 相关功能集中在同一模块中 实现方式 2. 异步优先 设计理念 非阻塞: 所有 I/O 操作都采用异步方式 并发处理: 支持高并发的请求处理 资源效率: 最大化系统资源利用率 实现示例 3. 流式处理 设计理念 实时响应: 提供实时的用户反馈 内存
多Agent系统架构设计与实现机制
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 系统概述 OmniAgent是一个基于多Agent架构的智能对话系统,采用模块化设计,支持多种Agent类型协同工作。系统核心特性包括: 多样化Agent类型:支持ReAct、Plan-Execute、CodeAct等多种推理模式 灵活的工具集成:通过MCP协议和插件系统实现外部服务集成 实时流式响应:提供渐进式对话体验 可视化管理界面:支持Agent的创建
数据库设计
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 本文档详细描述了OmniAgent 系统的数据库表结构设计。系统采用 MySQL 数据库,使用 SQLModel 作为 ORM 框架,支持用户管理、智能体配置、对话管理、知识库管理等核心功能。 数据库配置 数据库名称: agentchat 默认用户: agentchat_user 连接地址: mysql://agentchat_user:123456@mys
核心技术文档
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
常见问题
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 1. 端口冲突 问题: 端口已被占用 2. 依赖安装失败 问题: pip或npm依赖安装失败
配置修改
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 后端配置文件 主要配置文件:src/backend/agentchat/config.yaml 数据库连接配置 LLM API配置 向量数据库配置
前端启动
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 启动前端服务 访问界面 系统启动完成后,可以通过以下地址访问: 首次使用 1. 注册账号 访问 http://localhost:8090,点击注册按钮创建新账号。 2. 登录系统 使用刚刚注册的账号登录系统。 3. 第一次对话测试 登录成功后,您可以在聊天界面输入问题,系统会返回AI生成的回答。 4. 配置AI模型 首次使用前,建议检查并配置AI模型: 进
后端启动
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 本地部署 步骤1:克隆项目 步骤2:安装后端依赖 步骤3:配置后端 步骤4:启动后端服务 ####
redis安装
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 官网下载redis 运行redis-server
minio安装
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 一、安装minio 例如现在D盘中创建 D:\minio 在minio文件夹下打开power shell执行以下命令: 等待minio.exe下载完成 25年之前的minio版本都是带有WebUI的可视化界面,但是最新的版本中WebUI可使用的功能非常少,所以我们先去申请一个人版本的License(单机部署免费的) 申请链接:https://www.min.
环境搭建
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 系统要求 Python: 3.12+ Node.js: 18+ MySQL: 8.0+ Redis: 7.0+ 环境准备 1. 安装Python 3.12+ 2. 安装Node.js 3. 验证安装
快速开始
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · > 正文为语雀 Lake 格式。使用 --download-images 可生成带本地图片路径的 Markdown。 {}
MCP服务API
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · MCP(Modular Capability Provider)服务API是OmniAgent系统的核心扩展机制,它允许通过模块化能力提供者来扩展Agent的功能边界。该系统通过标准化的API接口实现了MCP服务器的注册、发现和状态查询,支持通过mcp_chat端点与MCP Agent进行交互。系统内置了Lark-MCP和Weather-MCP等服务,并提供
知识库API
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · OmniAgent的知识库系统提供了完整的RAG(检索增强生成)解决方案,支持知识库和知识文件的管理。系统采用现代化的架构设计,集成了多种文档解析器、向量化引擎和多模态检索能力,为AI Agent提供强大的知识支撑。 核心特性 多格式文档支持:PDF、DOCX、PPTX、TXT、Markdown、图片等 智能文档解析:自动提取文本内容并进行结构化处理 向量化
用户API
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · 本文档详细描述了OmniAgent系统的用户管理API,涵盖用户注册、登录、JWT令牌获取与刷新、用户信息获取与更新等端点。文档明确了每个端点的HTTP方法、URL路径、请求头要求、请求体结构和响应格式。同时详细说明了JWT认证流程,包括token过期处理和refresh token机制,并提供了curl示例展示实际调用过程。 项目结构 用户管理API位于s
工具API
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · OmniAgent工具系统提供了一套完整的API接口,用于管理和配置Agent可用的工具集。该系统支持两种主要的工具类型:传统Python工具函数和基于Model Context Protocol (MCP) 的外部服务器工具。通过统一的API接口,开发者可以查询可用工具列表、创建自定义工具、配置工具参数,并将工具与Agent进行集成。 工具系统的核心设计理
对话API
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · OmniAgent是一个基于FastAPI构建的实时对话交互平台,支持多种Agent类型和丰富的对话功能。本文档详细介绍了对话API的核心功能,包括发起新对话、发送消息、WebSocket连接建立以及消息流式响应处理等关键特性。 项目架构概览 系统采用前后端分离架构,后端基于FastAPI框架,前端使用Vue.js技术栈。 核心API端点 发起新对话 (/a
Agent API
2026年5月28日
· 3 阅读 · 赛博牛马教程库 · Agent API提供了完整的Agent生命周期管理功能,包括创建、读取、更新、删除(CRUD)操作,以及Agent的调试和执行接口。该API基于FastAPI框架构建,支持流式响应和实时调试功能。 主要特性 完整的CRUD操作:支持Agent的全生命周期管理 流式执行:实时返回Agent执行过程中的中间状态 多模态支持:集成LLM模型、工具集、知识库和MC
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