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Agent 服务工具包：基于 LangGraph, FastAPI 和 Streamlit 的全栈 AI Agent 解决方案
基于 LangGraph、FastAPI 和 Streamlit 构建的全栈式 AI Agent 服务工具包，快速开发、部署和管理您的智能 Agent 应用。
Python
添加于 2025年5月5日2,819
Stars408
ForksPython
语言项目简介
摘要
本项目是一个完整的 AI Agent 服务开发工具包，整合了 LangGraph 用于 Agent 逻辑构建、FastAPI 用于构建可扩展的 API 服务，以及 Streamlit 用于提供用户友好的交互界面。旨在帮助开发者高效地构建、测试和部署 AI Agent 应用。
解决的问题
开发和部署 AI Agent 应用通常涉及复杂的Agent设计、后端服务构建和用户界面开发。本项目提供一个集成的工具包，简化了 Agent 从原型到服务的全过程，解决了多技术栈集成的难题。
核心特性
LangGraph Agent 编排
利用 LangGraph 灵活构建和编排复杂的 AI Agent 工作流，支持状态管理和循环。
FastAPI 服务层
使用 FastAPI 构建高性能、异步的 Agent 服务接口，易于集成和扩展。
Streamlit 用户界面
提供基于 Streamlit 的交互式 Web UI，方便用户与 Agent 进行实时交互和演示。
模块化架构
模块化设计，易于替换或扩展不同的 Agent、工具和模型。
技术栈
Python
LangGraph
LangChain
FastAPI
Streamlit
Docker
Uvicorn
使用场景
该工具包可用于构建多种类型的 AI Agent 服务和应用：
场景一：构建智能对话助手
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构建一个能够与用户多轮对话、调用外部工具（如搜索、计算器）完成特定任务的智能助手应用。
用户价值
快速搭建具有复杂逻辑和记忆能力的对话 Agent。
场景二：自动化数据分析 Agent
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开发一个 Agent，接收用户上传的数据，执行一系列数据分析、处理和可视化步骤，并生成报告。
用户价值
将繁琐的数据处理流程自动化，提高效率和准确性。
场景三：企业内部 Agent 服务
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为企业内部系统构建 Agent 微服务，通过 API 暴露能力，供其他应用调用。
用户价值
将 Agent 能力便捷地集成到现有企业应用中。