DataAgent 是一款基于 DeepAgent 引擎构建的企业级 AI 数据智能助手平台，专为数据工程师、业务分析师、数据科学家和开发团队设计。支持 多模态交互（CLI终端、Web界面、REST API、WebSocket），具备 人机协同 工作流程和 事件驱动架构，实现智能化的数据处理、分析和决策支持。
DataAgent is an enterprise-grade AI data intelligence assistant platform built on the DeepAgent engine, designed for data engineers, business analysts, data scientists, and development teams. It supports multi-modal interaction (CLI terminal, Web interface, REST API, WebSocket) with human-in-the-loop workflows and event-driven architecture for intelligent data processing, analysis, and decision support.
- 基于 DeepAgent 引擎 | Built on DeepAgent Engine
- 多 LLM 支持 | Multi-LLM Support (GPT-4, Claude-3, Gemini)
- 智能代理系统 | Intelligent Agent System
- 实时流式响应 | Real-time Streaming Response
- LangChain/LangGraph 集成 | LangChain/LangGraph Integration
- 多租户隔离 | Multi-tenant Isolation
- JWT 安全认证 | JWT Security Authentication
- 工作空间管理 | Workspace Management
- 微服务架构 | Microservices Architecture
- 高可用性 | High Availability
- 智能审批流程 | Intelligent Approval Workflow
- 安全沙箱执行 | Secure Sandbox Execution
- 多界面统一 | Unified Multi-interface
- 操作审计 | Operation Auditing
- 权限管理 | Permission Management
- 实时事件流 | Real-time Event Streaming
- 异步处理 | Asynchronous Processing
- 状态管理 | State Management
- 可观测性 | Observability
- 性能监控 | Performance Monitoring
- CLI 终端 | CLI Terminal Interface
- Web 界面 | Web Interface (Streamlit)
- REST API | RESTful API
- WebSocket | WebSocket Real-time
- 移动端支持 | Mobile Support
- 会话持久化 | Session Persistence
- 多数据库支持 | Multi-database Support
- 缓存机制 | Caching Mechanism
- 数据备份 | Data Backup
- 灾难恢复 | Disaster Recovery
- MCP 协议集成 | MCP Protocol Integration
- 内置技能集 | Built-in Skill Set
- 自定义工具 | Custom Tools
- 插件架构 | Plugin Architecture
- API 集成 | API Integration
- 压力测试 | Load Testing
- 性能评估 | Performance Evaluation
- 实时监控 | Real-time Monitoring
- 日志分析 | Log Analysis
- 异常告警 | Exception Alerting
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DataAgent 系统架构图 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ │
│ │ CLI Terminal │ │ Web Interface │ │
│ │ (Rich UI) │ │ (Streamlit) │ │
│ └────────┬────────┘ └────────┬────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌────────┴───────────────────────────┴────────┐ │
│ │ DataAgentServer (FastAPI) │ │
│ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │
│ │ │ REST API │ │ WebSocket │ │ │
│ │ │ /api/v1/* │ │ /ws/chat/* │ │ │
│ │ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘ │ │
│ └─────────┼─────────────────┼─────────────────┘ │
│ │ │ │
│ ┌─────────▼─────────────────▼─────────────────┐ │
│ │ Event Stream (AsyncIterator) │ │
│ └───────────────────┬─────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────────▼─────────────────────────┐ │
│ │ DataAgentCore (基于 DeepAgent) │ │
│ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │
│ │ │AgentFactory│ │AgentExecutor│ │ Events │ │ │
│ │ │(创建代理) │ │(执行任务) │ │(事件管理) │ │ │
│ │ └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ │ │
│ │ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │ │
│ │ │ Middleware │ │ Tools │ │ HITL │ │ │
│ │ │(中间件) │ │(工具集) │ │(人机交互) │ │ │
│ │ └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ │ │
│ └───────────────────┬─────────────────────────┘ │
└─────────────────────┼───────────────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────▼───────────────────────────────────────────────┐
│ Storage Layer │
│ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ ┌────────────┐ │
│ │ PostgreSQL │ │ SQLite │ │Memory Store│ │ Redis │ │
│ │(Production)│ │(Development)│ │(Testing) │ │(Cache) │ │
│ └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ └────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
dataagent/
├── 📁 source/ # DataAgent 源代码 | Source Code
│ ├── 🎯 dataagent-core/ # 核心引擎 | Core Engine
│ │ ├── 🧠 engine/ # Agent 工厂和执行器 | Agent Factory & Executor
│ │ ├── 📡 events/ # 事件系统 | Event System
│ │ ├── 🔧 middleware/ # 中间件系统 | Middleware System
│ │ ├── 🛠️ tools/ # 工具集成 | Tools Integration
│ │ ├── 👥 hitl/ # 人机交互 | Human-in-the-Loop
│ │ ├── 💾 session/ # 会话管理 | Session Management
│ │ └── 🔌 mcp/ # MCP 协议 | Model Context Protocol
│ ├── 💻 dataagent-cli/ # CLI 客户端 | CLI Client
│ │ ├── 🖥️ terminal/ # 终端交互 | Terminal Interface
│ │ ├── 📊 diff_viewer/ # 文件差异 | File Diff Viewer
│ │ └── ⚡ commands/ # 命令处理 | Command Processing
│ ├── 🌐 dataagent-server/ # Web 服务 | Web Server
│ │ ├── 🔗 api/v1/ # REST API 接口 | REST API Endpoints
│ │ ├── ⚡ ws/ # WebSocket 处理 | WebSocket Handlers
│ │ ├── 🔐 auth/ # 认证授权 | Authentication
│ │ ├── 👤 models/ # 数据模型 | Data Models
│ │ └── 🛠️ services/ # 业务服务 | Business Services
│ ├── 🧪 dataagent-harbor/ # 测试框架 | Testing Framework
│ │ ├── 📊 benchmarks/ # 性能基准 | Performance Benchmarks
│ │ ├── 🎯 evaluators/ # 评估器 | Evaluators
│ │ └── 📈 analytics/ # 分析工具 | Analytics Tools
│ └── 🎮 dataagent-server-demo/ # Streamlit 演示 | Streamlit Demo
├── 📚 libs/ # 依赖库 | Dependencies
├── 📄 docs/ # 设计文档 | Documentation
├── 🐳 docker/ # 容器配置 | Docker Configs
├── ⚙️ scripts/ # 脚本工具 | Scripts
└── 🧪 tests/ # 测试用例 | Test Cases
- Python 3.11+ - 主要开发语言
- PostgreSQL 12+ - 生产环境数据库
- Redis 6+ - 缓存和会话存储（可选）
- OpenAI API Key 或 Anthropic API Key - LLM 服务
- Tavily API Key - 网络搜索（可选）
git clone https://github.com/hidagent/dataagent.git
cd dataagent# 使用 venv
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate # Windows
# 或者使用 conda
conda create -n dataagent python=3.11
conda activate dataagent# 安装核心引擎 | Install Core Engine
cd source/dataagent-core
pip install -e .
# 安装 CLI 客户端 | Install CLI Client
cd ../dataagent-cli
pip install -e .
# 安装 Web 服务 | Install Web Server
cd ../dataagent-server
pip install -e .
# 安装测试框架 | Install Testing Framework
cd ../dataagent-harbor
pip install -e .# 复制环境变量模板 | Copy environment template
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置以下关键变量 | Edit .env file with these key variables:
# OpenAI API 密钥
OPENAI_API_KEY="sk-your-openai-api-key"
# 或 Anthropic API 密钥 | or Anthropic API key
ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-anthropic-api-key"
# 数据库连接 | Database connection
DATABASE_URL="postgresql://user:password@localhost:5432/dataagent"
# JWT 密钥 | JWT secret
JWT_SECRET_KEY="your-jwt-secret-key"
# Redis 连接（可选）| Redis connection (optional)
REDIS_URL="redis://localhost:6379/0"# 创建数据库表 | Create database tables
python -m dataagent_core.database.init
# 或者使用 Alembic 迁移 | Or use Alembic migrations
alembic upgrade head# 运行单元测试 | Run unit tests
pytest tests/
# 运行集成测试 | Run integration tests
pytest tests/integration/
# 生成测试报告 | Generate test coverage report
pytest --cov=dataagent_core --cov-report=html# 启动交互式会话 | Start interactive session
dataagent
# 使用指定 Agent | Use specific agent
dataagent --agent mybot
# 自动审批模式 | Auto-approval mode
dataagent --auto-approve
# 查看帮助 | Show help
dataagent --help# 启动 Web 服务 | Start web server
dataagent-server
# 或使用 uvicorn | Or use uvicorn
uvicorn dataagent_server.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# 启动 Streamlit 演示 | Start Streamlit demo
streamlit run source/dataagent-server-demo/app.py# 运行压力测试 | Run load testing
dataagent-harbor --mode benchmark --users 100 --duration 60
# 运行评估测试 | Run evaluation tests
dataagent-harbor --mode evaluate --test-suite basic# 启动 CLI 客户端 | Start CLI client
$ dataagent
# 交互式对话 | Interactive conversation
> 你好，请分析这份销售数据的趋势
> 帮我生成一个数据可视化报告
> 执行 ls -la 命令
# 查看命令帮助 | View command help
> /help
# 重置会话 | Reset session
> /reset
# 查看会话历史 | View session history
> /history
# 文件操作预览 | File operation preview
> 请修改 config.py 文件，添加 DEBUG=Trueimport requests
import json
# REST API 调用 | REST API call
response = requests.post(
"http://localhost:8000/api/v1/chat",
headers={
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json",
"X-Workspace-ID": "workspace-123"
},
json={
"message": "分析这份销售数据的趋势和异常",
"session_id": "session-456",
"agent_id": "data-analyst",
"stream": False
}
)
print(response.json())
# WebSocket 实时通信 | WebSocket real-time communication
import websocket
ws = websocket.WebSocket()
ws.connect("ws://localhost:8000/ws/chat/session-456?token=YOUR_TOKEN")
# 发送消息 | Send message
ws.send(json.dumps({
"message": "你好，AI助手",
"message_type": "text"
}))
# 接收响应 | Receive response
response = ws.recv()
data = json.loads(response)
print(f"AI: {data['content']}")from dataagent_client import DataAgentClient
# 初始化客户端 | Initialize client
client = DataAgentClient(
api_key="your_api_key",
base_url="http://localhost:8000",
workspace_id="workspace-123"
)
# 创建会话 | Create session
session = client.create_session(
name="数据分析会话",
description="销售数据趋势分析",
agent_id="data-analyst"
)
# 发送消息 | Send message
response = client.chat(
session_id=session.id,
message="请分析这份 CSV 数据的销售趋势",
stream=True # 流式响应
)
# 文件上传 | File upload
result = client.upload_file(
session_id=session.id,
file_path="sales_data.csv",
file_type="dataset"
)
# 获取历史消息 | Get chat history
messages = client.get_messages(session.id)
for msg in messages:
print(f"{msg.role}: {msg.content}")// JavaScript WebSocket 客户端 | JavaScript WebSocket client
const ws = new WebSocket('ws://localhost:8000/ws/chat/session-123');
ws.onopen = function(event) {
console.log('WebSocket 连接已建立');
// 发送消息 | Send message
ws.send(JSON.stringify({
message: "分析这份数据的相关性",
message_type: "text",
metadata: {
source: "web_client",
timestamp: new Date().toISOString()
}
}));
};
ws.onmessage = function(event) {
const data = JSON.parse(event.data);
console.log('收到响应:', data.content);
// 处理不同类型的事件 | Handle different event types
switch(data.event_type) {
case 'text':
appendMessage('ai', data.content);
break;
case 'tool_call':
showToolCall(data.tool_name, data.arguments);
break;
case 'hitl_request':
showApprovalDialog(data);
break;
}
};
ws.onerror = function(error) {
console.error('WebSocket 错误:', error);
};核心业务逻辑层，基于 DeepAgent 引擎构建，提供企业级 AI 能力：
| 🏗️ 模块 | 📝 说明 | 🚀 特性 |
|---|---|---|
engine/ |
Agent 工厂和执行器 | 基于 DeepAgent 的智能代理创建和任务执行 |
events/ |
事件系统 | TextEvent, ToolCallEvent, HITLRequestEvent 等实时事件流 |
middleware/ |
中间件系统 | 长期记忆、技能系统、Shell 执行、权限管理 |
tools/ |
工具集成 | HTTP 请求、网络搜索、文件追踪、数据分析工具 |
hitl/ |
人机交互协议 | 智能审批流程、安全沙箱、多界面统一 |
session/ |
会话管理 | 多会话支持、持久化存储、状态管理 |
mcp/ |
Model Context Protocol | 外部工具扩展、插件架构、API 集成 |
- 🧠 基于 DeepAgent: 集成最先进的 AI 代理技术
- ⚡ 事件驱动架构: 实时流式响应，毫秒级延迟
- 🔧 可扩展工具系统: MCP 协议支持，无限工具扩展
- 🛡️ 企业级安全: 多层安全防护，权限精细控制
- 💾 灵活存储: 支持内存、SQLite、PostgreSQL 多种存储
基于 FastAPI 的现代 Web 服务，提供 REST API 和 WebSocket 实时通信：
| 🔗 API 端点 | 📋 说明 | ⚡ 特性 |
|---|---|---|
GET /api/v1/health |
健康检查 | 服务状态监控 |
POST /api/v1/chat |
发送消息（同步） | 支持流式响应 |
POST /api/v1/chat/{session_id}/cancel |
取消问答 | 任务中断处理 |
GET /api/v1/sessions |
列出会话 | 会话管理和查询 |
GET /api/v1/sessions/{session_id}/messages |
获取历史消息 | 完整聊天记录 |
POST /api/v1/workspaces |
创建工作空间 | 多租户隔离支持 |
GET /api/v1/workspaces/{workspace_id}/rules |
获取工作空间规则 | 个性化配置 |
/ws/chat/{session_id} |
WebSocket 实时聊天 | 双向实时通信 |
- ⚡ FastAPI 框架: 高性能异步处理，自动生成 API 文档
- 🔐 JWT 认证: 企业级身份验证和授权
- 📊 多租户架构: 完整的数据隔离和工作空间管理
- 🔄 WebSocket 支持: 实时双向通信，支持复杂交互场景
- 🎯 流式响应: Server-Sent Events (SSE) 支持，渐进式内容展示
功能丰富的命令行界面，支持交互式聊天和智能辅助：
| 🖥️ 功能 | 📝 说明 | 🎯 应用场景 |
|---|---|---|
| 交互式聊天 | 自然语言对话 | 数据分析、代码生成、问题解答 |
| 文件操作预览 | Diff 可视化 | 代码修改、配置变更预览 |
| Shell 命令执行 | 安全命令执行 | 系统管理、自动化脚本 |
| HITL 审批交互 | 人机协同决策 | 敏感操作确认、安全控制 |
| 斜杠命令 | /help, /reset 等 |
快捷操作、会话管理 |
| 智能补全 | Tab 自动补全 | 命令提示、参数补全 |
- 🎨 Rich UI: 美观的终端界面，支持语法高亮
- 🔍 智能提示: 上下文感知的命令建议
- 📊 实时预览: 文件变更即时可视化
- ⚡ 快捷命令: 丰富的内置命令和快捷键
- 🛡️ 安全执行: 命令执行前的安全检查和确认
企业级测试和性能评估工具，支持大规模并发测试：
| 📊 测试类型 | 🎯 功能 | 📈 输出 |
|---|---|---|
| 批量压测 | 100+ 用户并发 | 性能指标、响应时间统计 |
| 并发测试 | 多线程压力测试 | 吞吐量、错误率分析 |
| 结果统计 | 详细性能报告 | 图表化数据展示 |
| LangSmith 追踪 | 性能监控集成 | 链路追踪、性能分析 |
| A/B 测试 | 多版本对比 | 效果评估、优化建议 |
- 📊 大规模并发: 支持 1000+ 虚拟用户同时测试
- 📈 实时统计: 实时性能指标监控和展示
- 🎯 智能分析: 自动性能瓶颈识别和优化建议
- 📋 详细报告: HTML/PDF 格式的专业测试报告
- 🔗 第三方集成: LangSmith、Prometheus 等监控平台集成
基于 Streamlit 的现代化 Web 演示界面：
| 🎨 功能 | 📱 界面 | 🚀 交互 |
|---|---|---|
| 实时聊天 | 现代化聊天界面 | 消息实时更新 |
| 文件上传 | 拖拽上传支持 | 多种文件格式 |
| 数据可视化 | 图表展示 | 交互式图表 |
| 会话管理 | 多会话切换 | 历史记录查看 |
| 工作空间 | 多租户演示 | 数据隔离展示 |
- Python 3.11+ 🐍 - 现代 Python 异步编程
- DeepAgent 🤖 - AI 代理框架基础
- FastAPI 0.104+ ⚡ - 高性能异步 Web 框架
- Pydantic v2 📋 - 数据验证和序列化
- SQLAlchemy 2.0+ 🗄️ - 异步 ORM 框架
- LangChain/LangGraph 🔗 - LLM 应用开发框架
- OpenAI GPT-4 🧠 - 先进大语言模型
- Anthropic Claude-3 🤖 - 安全 AI 助手
- Google Gemini 💎 - 多模态 AI 模型
- Tavily Search 🔍 - 实时网络搜索
- PostgreSQL 15+ 🐘 - 企业级关系数据库
- Redis 7+ 🔴 - 高性能缓存和会话存储
- SQLite 💎 - 轻量级嵌入式数据库
- AsyncPG ⚡ - 高性能 PostgreSQL 驱动
- WebSocket 🔌 - 实时双向通信
- Server-Sent Events 📡 - 服务器推送事件
- Streamlit 🎨 - 数据应用界面
- Rich 🌈 - 终端 UI 美化
- React/Vue ⚛️ - 现代化前端框架支持
| 🔧 环境变量 | 📝 说明 | 📊 默认值 | 🎯 示例 |
|---|---|---|---|
DATAAGENT_HOST |
监听地址 | 0.0.0.0 |
127.0.0.1 |
DATAAGENT_PORT |
监听端口 | 8000 |
8080 |
DATAAGENT_API_KEYS |
API Key 列表（逗号分隔） | - | key1,key2,key3 |
DATAAGENT_SESSION_TIMEOUT |
会话超时秒数 | 3600 |
7200 |
DATAAGENT_AUTH_DISABLED |
禁用认证 | false |
true（开发环境） |
DATAAGENT_MAX_CONNECTIONS |
最大并发连接数 | 200 |
500 |
| 🔧 存储类型 | ⚙️ 配置参数 | 📝 说明 | 🎯 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 内存存储 | DATAAGENT_SESSION_STORE=memory |
默认选项，开发测试使用 | 开发环境、功能测试 |
| PostgreSQL | DATAAGENT_SESSION_STORE=postgres |
生产环境推荐 | 企业级应用、多用户场景 |
| SQLite | DATAAGENT_SESSION_STORE=sqlite |
轻量级数据库 | 个人使用、小型部署 |
# PostgreSQL 配置示例 | PostgreSQL Configuration Example
DATAAGENT_SESSION_STORE=postgres
DATAAGENT_POSTGRES_HOST=localhost
DATAAGENT_POSTGRES_PORT=5432
DATAAGENT_POSTGRES_USER=dataagent
DATAAGENT_POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password
DATAAGENT_POSTGRES_DATABASE=dataagent
DATAAGENT_POSTGRES_POOL_SIZE=20
# Redis 缓存配置（可选）| Redis Cache Configuration (Optional)
REDIS_URL=redis://localhost:6379/0
REDIS_PASSWORD=your_redis_password
REDIS_DB=0| 🔧 配置项 | 📝 说明 | 📊 默认值 | 🛡️ 安全建议 |
|---|---|---|---|
JWT_SECRET_KEY |
JWT 签名密钥 | 自动生成 | 使用强密码，定期更换 |
JWT_ALGORITHM |
加密算法 | HS256 |
生产环境使用 RS256 |
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES |
Token 过期时间 | 30 |
平衡安全与便利性 |
REFRESH_TOKEN_EXPIRE_DAYS |
刷新令牌过期时间 | 7 |
长期使用场景 |
API_KEY_HEADER_NAME |
API Key 请求头 | X-API-Key |
可自定义避免暴露 |
| 🔧 提供商 | ⚙️ 环境变量 | 📝 说明 | 💡 建议 |
|---|---|---|---|
| OpenAI | OPENAI_API_KEY |
GPT-4/GPT-3.5 支持 | 主力模型，功能全面 |
| Anthropic | ANTHROPIC_API_KEY |
Claude-3 支持 | 安全优先，长文本处理 |
GOOGLE_API_KEY |
Gemini Pro 支持 | 多模态能力 | |
| Tavily | TAVILY_API_KEY |
网络搜索 | 实时信息获取 |
# 多模型配置示例 | Multi-model Configuration
OPENAI_API_KEY="sk-your-openai-key"
ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-anthropic-key"
GOOGLE_API_KEY="your-google-ai-key"
TAVILY_API_KEY="tvly-your-tavily-key"
# 默认模型选择 | Default Model Selection
DEFAULT_LLM_PROVIDER=openai # openai, anthropic, google
DEFAULT_MODEL=gpt-4-turbo # gpt-4-turbo, claude-3-sonnet, gemini-pro| 🔧 参数 | 📊 默认值 | 📝 说明 | 🎯 优化建议 |
|---|---|---|---|
MAX_WORKERS |
4 |
工作线程数 | CPU 核心数 × 2 |
MAX_ASYNC_WORKERS |
10 |
异步任务数 | 根据并发需求调整 |
REQUEST_TIMEOUT |
30 |
请求超时时间 | 网络环境差时适当增加 |
CONNECTION_POOL_SIZE |
20 |
数据库连接池 | 高并发场景增大 |
CACHE_TTL |
3600 |
缓存过期时间 | 平衡内存使用与性能 |
DataAgent 采用事件驱动架构，基于 DeepAgent 的事件系统实现实时通信：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 事件流处理管道 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Agent 执行器 → 事件生成器 → 事件处理器 → 客户端响应 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Agent 执行过程通过标准化事件流与 UI 层实时通信：
| 🏷️ 事件类型 | 📝 说明 | 🎯 应用场景 | 💡 特性 |
|---|---|---|---|
TextEvent |
文本输出 | AI 回复内容 | 支持 Markdown、代码高亮 |
ToolCallEvent |
工具调用 | 函数调用开始 | 包含工具名称和参数 |
ToolResultEvent |
工具结果 | 函数执行结果 | 成功/失败状态，结果数据 |
HITLRequestEvent |
HITL 审批请求 | 人机交互确认 | 可配置自动审批规则 |
TodoUpdateEvent |
任务列表更新 | 任务进度追踪 | 支持子任务和状态管理 |
FileOperationEvent |
文件操作 | 文件读写操作 | 操作预览和安全确认 |
ErrorEvent |
错误信息 | 异常和错误处理 | 详细错误信息和解决方案 |
DoneEvent |
执行完成 | 任务完成通知 | 结果汇总和后续建议 |
StreamStartEvent |
流式开始 | 流式响应开始 | 渐进式内容展示 |
StreamEndEvent |
流式结束 | 流式响应结束 | 内容完整性保证 |
# 事件处理示例 | Event Processing Example
async def handle_agent_execution():
"""处理 Agent 执行事件流"""
# 1. 创建事件流 | Create event stream
async for event in agent_executor.run(task):
# 2. 事件类型判断 | Event type determination
if isinstance(event, TextEvent):
# 处理文本事件 | Handle text event
await send_to_client(event.content)
elif isinstance(event, ToolCallEvent):
# 处理工具调用 | Handle tool call
logger.info(f"Calling tool: {event.tool_name}")
await notify_user(f"正在执行: {event.tool_name}")
elif isinstance(event, HITLRequestEvent):
# 处理人机交互 | Handle human interaction
approval = await request_user_approval(event)
if approval:
await agent_executor.continue_execution()
else:
await agent_executor.cancel_execution()
elif isinstance(event, ErrorEvent):
# 处理错误事件 | Handle error event
logger.error(f"Execution error: {event.error_message}")
await send_error_to_client(event)基于 DeepAgent 的事件系统支持自定义事件类型：
from dataagent_core.events import BaseEvent
class CustomEvent(BaseEvent):
"""自定义事件类型 | Custom Event Type"""
def __init__(self, custom_data: dict, event_type: str = "custom"):
super().__init__(event_type=event_type)
self.custom_data = custom_data
self.timestamp = datetime.now()
def to_dict(self) -> dict:
"""序列化事件 | Serialize event"""
return {
"event_type": self.event_type,
"custom_data": self.custom_data,
"timestamp": self.timestamp.isoformat()
}
# 注册自定义事件 | Register custom event
event_registry.register("custom", CustomEvent)# 1. 安装开发依赖 | Install development dependencies
pip install -r requirements-dev.txt
# 2. 安装预提交钩子 | Install pre-commit hooks
pre-commit install
# 3. 配置 IDE | Configure IDE
# 推荐 VS Code + Python 扩展 + Pylance
# 配置 .vscode/settings.json 文件# 运行单元测试 | Run unit tests
cd source/dataagent-core
pytest tests/unit/ -v
# 运行集成测试 | Run integration tests
pytest tests/integration/ -v
# 运行性能测试 | Run performance tests
pytest tests/performance/ -v --benchmark-only
# 生成测试覆盖率报告 | Generate test coverage report
pytest --cov=dataagent_core --cov-report=html --cov-report=term
# 运行特定测试 | Run specific test
pytest tests/unit/test_engine.py::test_agent_creation -v# 代码格式化 | Code formatting
black source/
isort source/
# 静态类型检查 | Static type checking
mypy source/ --strict
# 代码 linting | Code linting
flake8 source/
pylint source/
# 安全检查 | Security checking
bandit -r source/
safety check# 构建开发镜像 | Build development image
docker build -t dataagent:dev -f docker/Dockerfile.dev .
# 运行开发容器 | Run development container
docker run -it -v $(pwd):/app -p 8000:8000 dataagent:dev
# 使用 Docker Compose | Use Docker Compose
docker-compose -f docker/docker-compose.dev.yml up- 🤖 DeepAgent 集成 - DeepAgent 引擎使用指南
- 🛡️ 人机协同 - HITL 功能详细说明
- 🔌 MCP 协议 - Model Context Protocol 集成
- 📊 事件系统 - 事件驱动架构详解
- 🔐 安全指南 - 企业级安全配置
我们欢迎所有形式的贡献！请查看我们的贡献指南：
- Fork 项目仓库
- 创建 功能分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交 更改 (
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送 到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 开启 Pull Request
- 遵循 PEP 8 Python 编码规范
- 所有代码必须通过类型检查 (
mypy --strict) - 新功能必须包含完整测试用例
- 文档必须同步更新
- 提交信息遵循 Conventional Commits
| 📊 指标 | 🎯 数值 | 📈 测试环境 | ⏱️ 更新时间 |
|---|---|---|---|
| 并发用户数 | 1000+ | 4核8G, PostgreSQL | 2024-12 |
| 平均响应时间 | < 200ms | GPT-4, 网络搜索 | 2024-12 |
| 吞吐量 | 5000+ req/min | 100并发连接 | 2024-12 |
| 内存使用 | < 2GB | 100活跃会话 | 2024-12 |
| CPU 占用 | < 40% | 满负载运行 | 2024-12 |
| 可用性 | 99.9%+ | 生产环境监控 | 2024-12 |
- 🔧 水平扩展: 支持多实例负载均衡
- 📊 数据库扩展: 读写分离，分库分表
- 🚀 缓存扩展: Redis 集群支持
- 🌐 CDN 集成: 静态资源加速
- ☸️ 容器编排: Kubernetes 原生支持
- AI数据助手 智能数据分析 企业级AI助手 多租户AI系统
- 人机协同平台 事件驱动架构 实时数据处理 LLM应用框架
- AI代理系统 数据智能解决方案 自动化数据洞察 智能决策支持系统
- AI驱动的数据分析 企业数字化转型 智能业务流程 基于DeepAgent开发
- AI Data Assistant Intelligent Data Analysis Enterprise AI Assistant Multi-tenant AI System
- Human-AI Collaboration Event-driven Architecture Real-time Data Processing LLM Application Framework
- AI Agent System Data Intelligence Solution Automated Data Insights Intelligent Decision Support
- AI-driven Data Analysis Enterprise Digital Transformation Intelligent Business Process Built on DeepAgent
- 基于DeepAgent的企业级AI数据智能助手平台
- 支持人机协同的多租户AI数据分析系统
- 实时流式响应的AI数据智能解决方案
- 集成GPT-4 Claude-3 Gemini的多模态AI助手
- 企业级JWT认证的多用户AI数据平台
本项目基于 MIT 许可证 开源，详见 LICENSE 文件。
核心要点:
- ✅ 商业使用免费
- ✅ 修改分发自由
- ✅ 私有使用允许
⚠️ 需保留版权声明⚠️ 无担保责任
- GitHub Discussions: github.com/hidagent/dataagent/discussions
- 技术问答: 使用
dataagent标签在 Stack Overflow 提问 - 微信交流群: 添加微信号
DataAgentAI进群
- 邮箱: team@dataagent.ai
- 官网: www.dataagent.ai
- LinkedIn: linkedin.com/company/dataagent
- Twitter: @DataAgentAI
- 知乎: DataAgent 官方账号
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