AgentNexus

Multi-Agent,MCP,RAG,SpringAI1.0.0,RE-ACT

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AgentNexus - 新一代智能体开发与编排中枢

一个功能完备、可热插拔、生产级的企业智能体(Agent)基础设施

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Java
Spring Boot
Spring AI
License
Build Status

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AgentNexus 不仅仅是一个AI应用框架,它是一个功能完备的智能体(Agent)基础设施,专为解决企业在生产环境中落地复杂AI工作流的核心挑战而设计。平台基于 Spring AI 1.0.0 深度构建,其核心是实现 智能体的"数据库即配置"(DB-as-Config)"API触发的热加载",为开发者提供前所未有的灵活性和动态性。

我们摒弃了硬编码的 Agent 逻辑,通过将模型、工具(MCP)、RAG知识库、提示词等所有核心组件进行数据库持久化,并通过 API 驱动的责任链模式在运行时动态构建 Agent,从而赋予系统强大的动态编排、自主协作与全生命周期管理能力。


✨ 核心特性

🤖 自主多智能体编排协作 (Autonomous Multi-Agent Orchestration)

引入"首脑(Brain)模型"作为中枢协调者,基于 ReAct + Plan-and-Execute 模式,实现对复杂任务的动态规划、拆解与委派。系统能够自主分析用户意图,并从数据库中动态加载并组建一个临时的 Agent 团队协同完成目标。

🌐 即插即用的工具集 (Pluggable Tools)

内置了联网搜索等实用工具。通过 Spring AI 的 ToolCallback 机制,任何实现了 java.util.function.Function 的 Bean 都可以被自动注册为 Agent 可用的工具,并通过数据库关联给指定的 Agent。

📚 生产级RAG引擎 (Production-Ready RAG)

提供完备的 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 解决方案。支持通过 API 上传文件或提供Git仓库地址加载整个 Git 仓库,自动进行文本分割、向量化并存储到 PgVector,为 Agent 提供精准、低延迟的外部知识支持。

API驱动和集成Nacos的热加载 (API-Triggered Hot-Reloading)

平台的真正亮点在于其动态性。所有Agent的构成元素(模型、工具、记忆、提示词等)均存储于数据库中,并可以通过业务API或Nacos进行实时增删改查。可毫秒级地将最新的配置装配成一个全新的、可用的Agent实例,覆盖内存中的旧实例,实现无需重启服务的准实时更新。

💬 可持久化的会话记忆 (Persistent Chat Memory)

内置基于 ChatMemoryRepository 的长期记忆机制,通过 conversationId 将多轮对话上下文持久化到数据库,确保 Agent 具备跨会话、跨模型的记忆能力。

🔗 可编排工作流 (Workflow Agent)

支持通过简单的配置,将多个独立的 Agent 串联成一个链式工作流,处理有前后依赖关系的连续任务。

定时任务触发器(Scheduled Task Trigger)

支持通过 Cron 表达式配置定时任务,在指定时间自动触发一个预设的 Workflow Agent,完美胜任报表生成、数据分析、内容发布等自动化业务流程。


🗺️ 项目路线图 (Roadmap)

我们对 AgentNexus 的未来充满期待,并计划在以下方向持续演进。欢迎社区开发者们一同参与建设!

  • 可视化工作流编排器 (Visual Workflow Designer)
  • 开发一个基于 Web 的拖拽式界面,让业务人员也能通过图形化操作来设计和编排 Agent 工作流。
  • Agent 可观测性仪表盘 (Observability Dashboard)
  • 集成 Prometheus 和 Grafana,提供 Agent 调用的性能监控、Token 消耗、错误率等关键指标的可视化仪表盘。
  • 数据库驱动的热更新 (Database-Triggered Hot-Reloading)
  • 引入消息队列(如 Kafka/RocketMQ),监听核心业务表的变更事件(insert, update, delete),自动触发 AgentSyncService,实现真正的"配置即生效"。
  • 更丰富的工具集 (Expanded Toolset)
  • 增加对企业常用工具的支持,如:数据库连接工具(执行SQL)、邮件发送工具、Office文档生成工具等。
  • 更广泛的API支持

🛠️ 技术栈

类别技术
核心框架Spring Boot 3.2.6, Spring Cloud Alibaba
AI 框架Spring AI 1.0.0
数据库MySQL 8.0+, PostgreSQL 15+
向量存储PgVector (PostgreSQL 插件)
持久层MyBatis-Plus
配置中心Nacos
API 文档SpringDoc OpenAPI (Swagger UI)
Git 操作JGit
文档解析Apache Tika

🏁 快速开始

环境准备

  • Java 17 或更高版本
  • Maven 3.6+
  • MySQL 8.0+
  • PostgreSQL 15+ (需安装 pgvector 扩展)
  • Nacos 2.2.0+
  • Docker (可选, 用于快速启动依赖服务)

安装与运行

  1. 克隆项目
git clone https://github.com/wozhenbang2004/AgentNexus.git
cd AgentNexus
  1. 初始化数据库
    在您的 MySQL 数据库中,执行项目根目录 sql/schema.sql 文件中的脚本,以创建所有必要的表结构。
  2. 配置 Nacos
    在 Nacos 控制台创建一个新的配置,Data IDagent-nexus-dev.yml(或您自定义的名称),GroupDEFAULT_GROUP,配置格式为 YAML。将项目 resources 目录下的 application.yml 内容作为模板粘贴进去,并根据您的环境修改数据库和各大模型厂商的API Key。
  3. 构建并运行项目
# 在项目根目录执行
mvn clean package -DskipTests

# 运行主应用
java -jar target/AgentNexus.jar

API 文档 📚

项目启动后,您可以访问以下地址查看和测试所有 API:
http://localhost:8091/swagger-ui.html
(端口号请根据您的配置修改)


🤝 贡献指南

我们欢迎任何形式的贡献!无论是提交 Issue、修复 Bug 还是贡献新功能。

  1. Fork 本仓库
  2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交您的更改 (git commit -m 'feat: Add some amazing feature')
  4. 将您的分支推送到远程仓库 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 创建一个 Pull Request

📄 许可证

本项目基于 MIT License 开源。

Repository

WO
wozhenbang2004

wozhenbang2004/AgentNexus

Created

June 17, 2025

Updated

June 27, 2025

Language

Java

Category

AI