{"id":"cc580f55-9eaa-4544-b2c2-9e4c68f62031","slug":"common-agent","kind":"mcp","name":"Common-Agent","summary":"通用agent","owner":"zhaoqibao","repoUrl":"https://github.com/zhaoqibao/Common_Agent","license":"Apache-2.0","licenseTier":"permissive","trust":"community","stars":2,"match":null,"fewStars":true,"format":"mcp","createdAt":"2026-08-27T11:38:20.000Z","addedAt":"2026-10-21T21:45:56.342Z","logoUrl":"https://avatars.githubusercontent.com/u/167836995?v=4","linkOnly":false,"collection":null,"skillPath":null,"categories":["utilities"],"tags":[],"runtime":"binary","local":true,"cloudCapable":false,"cloudCapability":"unknown","cloudReadyOnPlatform":false,"needsApiKey":false,"reviewed":false,"syncedAt":"2026-10-26T21:36:29.209Z","sample":false,"url":"https://conduits.dev/tools/common-agent","language":"Python","transports":["stdio"],"install":{},"requirements":{"env":[],"upstreamMayCharge":false},"tools":null,"readme":"# 云智通智能体\n\n![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)\n![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.11+-blue.svg)\n![Docker](https://img.shields.io/badge/docker-required-blue.svg)\n![Stars](https://img.shields.io/github/stars/rexrex9/all_agent?style=social)\n\n\n\n![main](assets/main.png)\n\n\n\n云智通智能体是一个功能强大、开箱即用的通用智能代理系统，基于最新的AI技术栈构建。\n\n\n\n### 项目说明\n\n本项目基于 **Langchain 1.0** 框架开发，旨在帮助开发者快速理解和搭建通用Agent平台。项目完全开源，既可用于学习研究，也可直接拿去商用。\n\n### 适用场景\n\n- 🎓 学习AI Agent开发的最佳实践\n- 🔧 快速搭建企业级智能助手\n- 🚀 二次开发定制化AI应用\n\n\n### 示例视频\n\n1. [NLP交互式教程网站示例_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1h8vsBkEZZ?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=bc94e8f868f066fb821a0de022a1b052)\n   - 对应结果: [NLP交互式教程网站示例.zip](assets/examples/NLP交互式教程网站示例.zip)\n\n2. [联网搜索与制作excel示例_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1h8vsBkEZZ?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=bc94e8f868f066fb821a0de022a1b052&p=2)\n   - 对应结果: [联网搜索与制作excel示例.zip](assets/examples/联网搜索与制作excel示例.zip)\n\n3. [图文绘本制作示例_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1h8vsBkEZZ?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=bc94e8f868f066fb821a0de022a1b052&p=3)\n   - 对应结果: [图文绘本制作示例.zip](assets/examples/图文绘本制作示例.zip)\n\n## 主要功能特性\n\n### 智能代理能力\n\n- 工具调用\n- 自主任务规划\n- 多轮对话和上下文理解\n- Agent Skill的制作与接入\n\n### 多模态能力\n\n- 图片、文档、PDF、WORD、EXCEL、PPT等文件均可接收与生成\n\n- 暂不支持视频(因为视频模型太贵, 调试起来免费额度很快就要用完的, 不过框架在这想要扩展也不难)\n\n### 联网搜索\n\n- 集成Tavily搜索API\n- 实时信息获取和验证\n- 搜索结果智能整合\n\n### 平台能力\n\n- 支持多用户，多会话窗口\n\n### 可扩展架构\n\n- 模块化设计，易于扩展新功能\n- 插件化工具系统\n- 支持自定义子代理\n- 支持自定义中间件\n- 支持MCP接入\n- 支持Agent Skill接入\n\n\n\n## 配置要求\n\n| 配置级别 | CPU  | 内存   | 适用场景           |\n| -------- | ---- |------| ------------------ |\n| 最低配置 | 2核  | 4GB  | 个人测试（比较极限） |\n| 生产环境 | 4核+ | 8GB+ | 高并发场景         |\n\n## Quick Start\n\n1. 进入docker目录，复制.env.example文件为.env\n```shell\ncd docker\ncp .env.example.example .env.example\n```\n2. 填写.env文件中其中这几项([.env.example(英文版)](docker/.env.example)或[.env.example.zh(中文版)](docker/.env.example.zh)文件有更详细说明)\n\n   - OPENAI_API_KEY：SiliconFlow API 密钥 (必需)，用于访问硅基流动的AI模型服务，有免费额度, 获取地址: https://cloud.siliconflow.cn/i/FVis58aF\n\n   - LANGSMITH_API_KEY ：LangSmith API 密钥 (必需),用于LangChain的追踪和监控功能, 免费注册地址: https://www.langsmith.com/\n\n   - TAVILY_SEARCH_KEY：Tavily 搜索 API 密钥 (可选), 如果设置此密钥，将启用联网搜索功能, 免费注册地址: https://tavily.com/\n\n   - HOST_IP ：服务器绑定的网络接口IP(必须), 需要外部可访问的IP地址也可是域名, 如无公网接口，则填写本地内网IP, 不可填写localhost或127.0.0.1\n\n3. 启动docker容器\n```shell\ndocker compose up -d\n```\n或者 从源码构建容器启动(推荐从源码构建, 因为DockerHub的镜像经常会忘了更新)\n```shell\ndocker compose -f docker-compose.build.yml up --build  -d\n```\n\n4. 访问应用\n\n   服务启动成功后，在浏览器中访问：\n\n   - http://你的HOST_IP:3000   \t\t （前端操作界面）\n   - http://你的HOST_IP:8000/docs   （后端接口文档)\n\n## 技术栈\n\n\n- **Python 3.11+** - 主要开发语言，提供强大的异步支持和类型提示\n- **MCP (Model Context Protocol)** - 模型上下文协议，实现模型与工具的安全交互\n- **Agent Skill** - 可插拔的技能模块，支持动态加载与热更新\n- **Docker & Docker Compose** - 容器化部署和编排，确保环境一致性\n- **LangChain 生态**\n  - **LangChain v1.0** - AI应用开发框架\n  - **LangGraph** - 工作流编排\n  - **LangSmith** - AI应用可观测性平台，提供追踪、评估和监控\n  - **DeepAgent** - langchain生态下的深度Agent\n  - **Agent-Chat-UI** - 现成的前端用户界面 \n- **PostgreSQL** - 关系型数据库，存储应用数据和用户配置\n- **MinIO** - 高性能对象存储服务，用于文件管理和存储\n- **Redis** - 内存数据存储，提供缓存、会话管理和消息队列功能\n- **SiliconFlow API** - 大模型服务提供商，支持LLM、VLM、图像生成等多种AI模型\n- **Tavily Search** - 联网搜索服务，提供实时信息获取能力\n\n\n\n## 目录结构\n\n```python\n├── base/              # 基础配置\n├── conn/              # 连接层（LLM、存储等）\n├── content/           # 核心功能实现\n│   ├── mcps/          # MCP连接\n│   ├── middles/       # 中间件\n│   ├── mytools/       # 自定义工具\n│   ├── others/        # 其他功能\n│   ├── skills/        # 初始的技能目录\n│   ├── sub_agents/    # 子代理\n│   └── utils/         # 工具函数\n├── sub_projects/      # 子项目\n│   ├── agent-chat-ui/ # 前端用户界面\n│   └── ppt-mcp/       # PPT 内容处理服务\n├── docker/            # Docker 配置\n├── assits/            # 一些附件(与项目工程无关)\n├── study/             # 学习相关内容(与项目工程无关)\n└── utils/             # 通用工具\n```\n\n\n\n## FQA\n\n**Q: 为什么必须填写HOST_IP，不能用localhost？**\nA: 因为前后端在不同的Docker容器中运行，使用localhost会导致前端无法正确访问后端API。\n\n**Q: 如何查看日志排查问题？**\nA: 使用 `docker compose logs -f` 查看实时日志。\n\n**Q: 如何停止和重启服务？**\nA: 停止：`docker compose down`，重启：`docker compose restart`\n\n\n\n\n\n## 贡献指南\n\n欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：\n\n1. Fork 本仓库\n2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)\n3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)\n4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)\n5. 开启 Pull Request\n\n\n\n## 未来计划\n\n- 增加音视频能力\n\n- 支持更灵活的配置模型\n\n- 优化用户界面体验\n\n- 增加用户可自行接入MCP的功能\n\n- 增加用户可自行接入Agent Skills的功能\n\n\n## 联系我们\n\n- 💬 问题反馈：[提交Issue](https://github.com/rexrex9/all_agent/issues)\n\n\n\n## 致谢与引用\n\n本项目在开发过程中参考和集成了以下优秀开源项目，特此致谢：\n\n- **Agent Chat UI** - [langchain-ai/agent-chat-ui: 🦜💬 Web app for interacting with any LangGraph agent (PY & TS) via a chat interface.](https://github.com/langchain-ai/agent-chat-ui)\n- **pptx-mcp** - [samos123/pptx-mcp: Create Slides with a simple MCP server using Python PPTX library](https://github.com/samos123/pptx-mcp)\n- **excel-mcp-server** - [haris-musa/excel-mcp-server: A Model Context Protocol server for Excel file manipulation](https://github.com/haris-musa/excel-mcp-server)\n- **martitdown** - [microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.](https://github.com/microsoft/markitdown)\n\n感谢以上项目作者的开源贡献，为社区提供了优质的技术方案。\n\n------\n\n**如果本项目对您有帮助，欢迎 Star ⭐ 支持我们！**\n\n\n\n## 开源协议\n\n本项目采用 **Apache License 2.0** 开源协议\n\n[查看完整协议](LICENSE)\n\n\n\n"}