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。
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChatLast scanned: 5/8/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-05-08T05:58:40.519Z",
"semgrepRan": false,
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true
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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：
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。
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。
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:
(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)
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。
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。
前版本中系统设置为空白，现在已经去除。
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。
使用Human-In-The-Loop机制将API信息对话式生成MCP Server
新增工作区，工作区和应用中心可随意切换
实时的任务流程图，更加直观的感受
能够根据Agent、模型、时间范围进行筛选调用次数和Token使用量
简洁现代的主界面，提供直观的功能导航
实时天气信息查询和预报
AI驱动的图像生成服务
平台中智能体支持工具多轮调用（指的是根据工具C依赖工具B结果，执行工具B依赖工具A结果，所以调用工具的顺序是 A --> B --> C）
从 AgentChat v2.2.0 版本开始，LangChain 已升级至 1.0 版本。
| 版本 | LangChain版本 | 兼容性 | 说明 | |:---:|:---:|:---:|:---| | v2.1.x 及以下 | 0.x | 旧版本 | 使用旧版LangChain API | | v2.2.0+ | 1.0+ | 最新版本 | 重大更新，API变化较大 |
# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git
cd AgentChat
# 2. 编辑配置文件
vim docker/docker_config.yaml
# 3. 启动
cd docker
docker-compose up --build -d
克隆项目
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git
cd AgentChat
后端启动服务
cd src/backend
# 安装依赖
1. pip install -r requirements.txt
# 或者使用uv (更推荐)
1. pip install uv
2. uv sync
前端启动服务
cd src/frontend
# 下载依赖
npm install
npm run dev
系统支持多种向量数据库（Milvus/ChromaDB）和搜索引擎（Elasticsearch）的配置。具体请参阅部署文档。
本项目采用 MIT License 开源许可证
这意味着你可以自由使用、修改和分发本项目
让更多的人发现这个项目，一起构建AI的未来！
Made with ❤ by the AgentChat Author MingGuang Tian