AI Agent Station Study - AI智能体学习平台

项目简介

本项目是一个基于DDD架构的AI智能体学习平台，提供Auto Agent自动智能对话功能，支持流式响应和实时交互体验。

技术架构

架构模式: DDD（领域驱动设计）
后端技术: Spring Boot + Java
前端技术: HTML5 + JavaScript + Tailwind CSS
通信方式: Server-Sent Events (SSE) 流式响应
容器化: Docker

API接口文档

Auto Agent 智能对话接口

接口概述

该接口提供AI智能体自动对话功能，支持流式响应，实时返回AI的思考过程和执行结果。

接口信息

接口地址: POST /api/v1/agent/auto_agent
请求方式: POST
响应格式: Server-Sent Events (SSE) 流式响应
Content-Type: application/json
Accept: text/event-stream

请求参数

请求体 (JSON格式)

{
  "aiAgentId": "3",
  "message": "检索相关项目，列出一份学习计划",
  "sessionId": "session_1642345678901_abc123def",
  "maxStep": 5
}

参数说明

| 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|------|------|------| | aiAgentId | String | 是 | AI智能体类型ID，目前支持："3"（Auto Agent - 自动智能对话体） | | message | String | 是 | 用户输入的问题或指令，最大长度1000字符 | | sessionId | String | 是 | 会话ID，用于标识唯一对话会话，格式：session_时间戳_随机字符串 | | maxStep | Integer | 是 | 最大执行步数，可选值：1、2、3、5、10、20、50 |

响应格式

SSE流式响应

响应采用Server-Sent Events格式，每条消息以data: 开头，包含JSON格式的数据：

data: {"type":"analysis","subType":"analysis_status","step":1,"content":"开始分析用户需求...","completed":false,"timestamp":1642345678901,"sessionId":"session_1642345678901_abc123def"}

data: {"type":"execution","subType":"execution_process","step":2,"content":"正在执行搜索任务...","completed":false,"timestamp":1642345678902,"sessionId":"session_1642345678901_abc123def"}

data: {"type":"summary","subType":"summary_overview","step":5,"content":"## 学习计划\n\n基于检索结果，为您制定以下学习计划...","completed":true,"timestamp":1642345678905,"sessionId":"session_1642345678901_abc123def"}

响应字段说明

| 字段名 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| | type | String | 消息类型，详见下方类型说明 | | subType | String | 消息子类型，详见下方子类型说明 | | step | Integer | 当前执行步骤 | | content | String | 消息内容，支持Markdown格式 | | completed | Boolean | 是否完成 | | timestamp | Long | 时间戳 | | sessionId | String | 会话ID |

消息类型说明

主要类型 (type)

| 类型 | 名称 | 图标 | 说明 | |------|------|------|------| | analysis | 分析阶段 | 🎯 | AI分析用户需求和制定策略 | | execution | 执行阶段 | ⚡ | AI执行具体任务 | | supervision | 监督阶段 | 🔍 | AI监督和质量检查 | | summary | 总结阶段 | 📊 | AI总结结果和输出最终答案 | | error | 错误信息 | ❌ | 执行过程中的错误信息 | | complete | 完成 | ✅ | 任务执行完成标识 |

子类型 (subType)

| 子类型 | 说明 | |--------|------| | analysis_status | 任务状态 | | analysis_history | 历史评估 | | analysis_strategy | 执行策略 | | analysis_progress | 完成度 | | execution_target | 执行目标 | | execution_process | 执行过程 | | execution_result | 执行结果 | | execution_quality | 质量检查 | | assessment | 质量评估 | | issues | 问题识别 | | suggestions | 改进建议 | | score | 质量评分 | | pass | 检查结果 | | completed_work | 已完成工作 | | incomplete_reasons | 未完成原因 | | evaluation | 效果评估 | | summary_overview | 总结概览 |

前端集成示例

JavaScript调用示例

// 准备请求数据
const requestData = {
    aiAgentId: "3",
    message: "检索相关项目，列出一份学习计划",
    sessionId: "session_" + Date.now() + "_" + Math.random().toString(36).substr(2, 9),
    maxStep: 5
};

// 发送POST请求
fetch('http://localhost:8091/api/v1/agent/auto_agent', {
    method: 'POST',
    headers: {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Accept': 'text/event-stream'
    },
    body: JSON.stringify(requestData)
})
.then(response => {
    if (!response.ok) {
        throw new Error('网络请求失败: ' + response.status);
    }
    
    // 处理流式响应
    const reader = response.body.getReader();
    const decoder = new TextDecoder();
    
    function readStream() {
        reader.read().then(({ done, value }) => {
            if (done) {
                console.log('流式响应结束');
                return;
            }
            
            // 解码数据块
            const chunk = decoder.decode(value, { stream: true });
            
            // 处理SSE数据
            const lines = chunk.split('\n');
            for (let line of lines) {
                if (line.startsWith('data: ')) {
                    const data = line.substring(6).trim();
                    if (data && data !== '[DONE]') {
                        try {
                            const jsonData = JSON.parse(data);
                            handleSSEMessage(jsonData);
                        } catch (e) {
                            console.warn('无法解析JSON数据:', data);
                        }
                    }
                }
            }
            
            // 继续读取流
            readStream();
        });
    }
    
    readStream();
})
.catch(error => {
    console.error('请求错误:', error);
});

// 处理SSE消息
function handleSSEMessage(jsonData) {
    const { type, subType, step, content, completed, timestamp, sessionId } = jsonData;
    
    // 根据消息类型进行不同处理
    if (type === 'summary') {
        // 显示最终结果
        displayFinalResult(content);
    } else {
        // 显示思考过程
        displayThinkingProcess(type, subType, content, step);
    }
}

错误处理

常见错误码

| 错误码 | 说明 | 解决方案 | |--------|------|----------| | 400 | 请求参数错误 | 检查请求参数格式和必填字段 | | 500 | 服务器内部错误 | 查看服务器日志，联系技术支持 | | 503 | 服务不可用 | 检查服务状态，稍后重试 |

错误响应示例

data: {"type":"error","subType":null,"step":null,"content":"请求参数错误：message不能为空","completed":false,"timestamp":1642345678901,"sessionId":"session_1642345678901_abc123def"}

使用注意事项

会话管理: 每次新对话建议生成新的sessionId
连接管理: SSE连接建立后，需要正确处理连接断开和重连
内容渲染: content字段支持Markdown格式，建议使用Markdown解析器渲染
性能优化: 对于长时间的对话，建议实现消息缓存和分页显示
错误处理: 需要处理网络异常、解析异常等各种错误情况

部署配置

CORS配置

接口已配置跨域支持：

@CrossOrigin(origins = "*", allowedHeaders = "*", methods = {RequestMethod.GET, RequestMethod.POST, RequestMethod.OPTIONS})

服务端口

默认端口：8091
前端演示页面：http://localhost:8080/index.html

快速开始

启动后端服务
```
mvn spring-boot:run
```

访问前端页面

cd docs/dev-ops/nginx/html
python3 -m http.server 8080

打开浏览器访问
```
http://localhost:8080/index.html
```

MCP Servers