# intelliagent

**Repository Path**: nbeta/intelliagent

## Basic Information

- **Project Name**: intelliagent
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-20
- **Last Updated**: 2026-03-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Custom Agent Framework
从零实现的自定义Agent框架，不依赖任何现有Agent开源框架，基于Python实现，通过HTTP API调用Anthropic Claude LLM。

## 功能特性
- ✅ **MCP工具调用能力**：支持工具注册、LLM自动调用工具、结果回传
- ✅ **Skill能力**：支持可复用技能的创建、注册和调用
- ✅ **长短期记忆功能**：短期记忆保存会话上下文，长期记忆支持持久化存储
- ✅ **反思优化能力**：支持多种反思策略（CoT思维链、ReAct、自我反思）
- ✅ **上下文自动压缩**：当上下文过长时自动压缩，保留关键信息
- ✅ **单会话模式**：轻量化实现，无需多会话管理

## 项目结构
```
agent/
├── pyproject.toml        # 项目配置、依赖管理
├── .env.example          # 环境变量示例
├── AGENT.md              # 智能体定义文档：角色、能力、规则
├── MEMORY.md             # 智能体持久化记忆文档
├── llm/                  # LLM对接模块
│   └── claude_client.py  # Claude HTTP API客户端
├── memory/               # 记忆模块
│   ├── short_term.py     # 短期记忆（会话上下文）
│   ├── long_term.py      # 长期记忆（持久化存储）
│   └── compressor.py     # 上下文压缩器
├── tools/                # MCP工具模块
│   ├── base.py           # 工具基类定义
│   └── registry.py       # 工具注册中心
├── skills/               # 技能模块
│   ├── base.py           # 技能基类定义
│   └── registry.py       # 技能注册中心
├── reflection/           # 反思优化模块
│   ├── base.py           # 反思策略基类
│   ├── cot.py            # 思维链(Chain of Thought)策略
│   ├── react.py          # ReAct推理策略
│   └── self_reflection.py # 自我反思修正策略
├── core/                 # 核心调度模块
│   ├── agent.py          # Agent主逻辑调度
│   └── config.py         # 全局配置管理
├── utils/                # 工具函数模块
│   ├── logger.py         # 日志系统配置
│   └── common.py         # 通用工具函数
├── tests/                # 单元测试
└── examples/             # 示例代码
    └── demo.py           # 运行示例
```

## 快速开始

### 1. 安装依赖
```bash
# 使用poetry安装
poetry install

# 或者使用pip
pip install requests python-dotenv jsonschema
```

### 2. 配置环境变量
复制.env.example为.env，配置你的Anthropic API Key：
```env
ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here
```

### 3. 运行示例
```bash
cd agent
python examples/demo.py
```

### 4. 基本使用
```python
from agent.core.agent import Agent
from agent.tools.base import BaseTool, ToolParameter
from agent.tools.registry import tool_registry

# 自定义工具
class MyTool(BaseTool):
    name = "my_tool"
    description = "我的自定义工具"
    parameters = [
        ToolParameter(name="param1", type="string", description="参数1", required=True)
    ]

    def execute(self, parameters):
        return {"result": f"Hello {parameters['param1']}"}

# 注册工具
tool_registry.register(MyTool())

# 初始化Agent
agent = Agent(reflection_strategy="react")

# 对话
response = agent.chat("你好，使用my_tool，参数是World")
print(response)
```

## 反思策略说明
1. **CoT（思维链）**：引导LLM分步思考，拆解复杂问题，适合需要推理的场景
2. **ReAct**：实现"思考-行动-观察"循环，适合需要多步工具调用的任务
3. **Self-Reflection**：自我检查回答准确性，自动修正错误，提升回答质量

## 自定义扩展
### 自定义工具
继承`BaseTool`类，实现`execute`方法，注册到`tool_registry`即可。

### 自定义技能
继承`BaseSkill`类，实现`execute`方法和`trigger_keywords`，注册到`skill_registry`即可。

### 自定义反思策略
继承`BaseReflection`类，实现`before_llm_call`、`after_llm_call`、`after_tool_call`方法即可。

## 许可证
MIT