trae支持快速开发一套agentic系统

闫广庆2025-03-07 15:59

1. 系统整体架构概览

系统采用模块化设计，将不同任务和数据处理流程拆分为独立的核心模块，每个模块各司其职，通过统一接口进行交互。整体架构不仅支持智能任务规划与动态反馈，还能实现多种数据库操作、文档与网站内容解析、以及代码检索，最终形成一个闭环的全流程平台，并支持 OpenAI 协议对外提供标准化接口。

1.1 核心模块详解

1.1.1 Agentic Manus 操作层

  • 功能

    • 负责智能任务规划、动态反馈、工具调用以及跨模块协调。
    • 结合 OpenAI 协议，支持通过函数调用的方式与其他模块（数据库、文档、代码检索等）进行联动。

  • 模块示例

    • 包括 app/agent/base.py、manus.py、planning.py、react.py、swe.py、toolcall.py 等文件。
    • 这些模块各自封装了任务规划、结果反馈、实时反应与执行策略，使系统能够基于输入场景自适应生成任务路径和操作流程。

  • 特点

    • 步骤结果驱动：每一步操作后，根据反馈动态调整下一步计划。
    • 反馈迭代：实时收集执行状态，并对任务进行迭代优化。
    • 目标导向：确保任务始终以既定目标为核心，实现安全、高效和规范的调度。
1.1.2 数据库操作支撑层

  • 目标

    • 实现对常见数据库（Redis、MongoDB、MySQL、PostgreSQL、TiDB）、搜索引擎（Elasticsearch）以及图数据库（Neo4j）的统一访问接口。

  • 功能要求

    • 简单 CRUD：支持单表/集合的基础增删改查操作。
    • 复杂多表联查：通过跨表/集合联查，满足业务的复杂数据关联查询。
    • 函数调用支撑：封装存储过程和自定义函数调用，便于业务逻辑层调用数据库内的高级操作。

  • 实现方式

    • 针对关系型数据库可采用 ORM 框架（如 SQLAlchemy 或 Django ORM）进行封装；
    • 对于 Redis、MongoDB、Elasticsearch、Neo4j 等，使用各自的 Python SDK 封装，并在统一接口层（例如 app/schema.py 或专门的数据库模块）屏蔽差异。
1.1.3 文档处理与转换层

  • 支持格式

    • PDF、PPT、DOCX、Excel

  • 转换目标

    • 将文档转换为结构化描述：

      • 源码字段 JSON：包含文档的文本、格式和元数据。
      • Markdown：便于展示和编辑。
      • 文件块：按段落或逻辑分块。
      • 章节文件块：按章节组织，便于索引和检索。

  • 实现方式

    • 使用现有库（如 python-docx、pdfminer、pypptx、openpyxl）提取文档内容；
    • 构建转换器模块，将提取的数据转换为统一的格式，并存入数据库或知识库中以供后续调用。
1.1.4 网站内容解析与管理层

  • 目标

    • 对网站内容进行解析，支持提取网站源码、网站文本及其层级结构（如页面块、目录块）。

  • 实现方式

    • 利用爬虫或静态解析工具获取网站源码；
    • 使用 HTML 解析库（例如 BeautifulSoup 或 lxml）提取文本和结构信息；
    • 将解析结果转换为 JSON 或 Markdown 格式，便于存储和检索。
1.1.5 代码检索支撑层

  • 目标

    • 对本地代码库进行索引和检索，支持对函数、模块、类、变量及注释的快速查找。

  • 实现方式

    • 利用 Elasticsearch 构建代码索引，或采用 OpenGrok、Sourcegraph 等工具进行代码分析；
    • 封装 RESTful API 接口（例如在 app/tool/code_search.py 中），支持关键词和结构化查询，返回匹配的代码片段和文件路径。

1.2 OpenAI 协议支持

  • 接口设计

    • 对外暴露类似 OpenAI Chat Completion 的 API 接口，支持标准 prompt 输入、函数调用以及返回标准化响应格式。
    • 在 app/tool/create_chat_completion.py 中封装 OpenAI 协议支持，使智能体能够通过标准接口调用内部功能，实现闭环任务调度。

总结

该系统整体架构通过模块化设计实现了多个关键功能：

  • Agentic Manus 操作层：支撑智能任务规划与动态反馈，集成 OpenAI 协议接口。
  • 数据库操作支撑层：提供跨数据库（包括 Redis、MongoDB、MySQL、PostgreSQL/TiDB、Elasticsearch、Neo4j）统一接口，支持从简单 CRUD 到复杂多表联查及函数调用。
  • 文档处理与转换层：支持多种文档格式转换为统一的结构化数据（源码 JSON、Markdown、文件块和章节块）。
  • 网站内容解析与管理层：解析网站源码和层级结构，转化为结构化数据。
  • 代码检索支撑层：实现对本地代码库的高效索引与检索。

这种架构设计为全流程任务处理和本地私有化部署提供了坚实基础，同时通过 OpenAI 协议接口对外提供标准化调用，方便与大模型进行无缝交互，适用于企业级智能系统和知识管理平台。

接下来交给trea来操作

系统整体架构分析与实现建议

根据您提供的系统整体架构说明，我将为每个核心模块提供更详细的实现建议和代码结构。

1. Agentic Manus 操作层

这是系统的核心智能层，负责任务规划和执行。建议采用以下结构：

python:d:\code\open_agentic\app\agent\base.py 复制代码 
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, List, Any, Optional

class Agent(ABC):
    """基础智能体抽象类，定义所有智能体的通用接口"""
    
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.config = config
        self.tools = {}
        self.memory = None
    
    @abstractmethod
    def plan(self, task: str) -> List[Dict[str, Any]]:
        """根据任务生成执行计划"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def execute(self, plan: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
        """执行计划并返回结果"""
        pass
    
    def register_tool(self, tool_name: str, tool_func: callable):
        """注册工具函数"""
        self.tools[tool_name] = tool_func
    
    def call_tool(self, tool_name: str, **kwargs) -> Any:
        """调用已注册的工具"""
        if tool_name not in self.tools:
            raise ValueError(f"Tool {tool_name} not registered")
        return self.tools[tool_name](**kwargs)
python:d:\code\open_agentic\app\agent\manus.py 复制代码 
from typing import Dict, List, Any, Optional
from .base import Agent

class ManusAgent(Agent):
    """Manus智能体，实现任务规划和执行的核心逻辑"""
    
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        super().__init__(config)
        self.history = []
        
    def plan(self, task: str) -> List[Dict[str, Any]]:
        """根据任务生成执行计划，支持动态规划"""
        # 调用LLM生成任务计划
        plan = self._generate_plan(task)
        return plan
    
    def execute(self, plan: List[Dict[str, Any]]) -> Dict[str, Any]:
        """执行计划并返回结果，支持动态反馈和调整"""
        results = {}
        for step in plan:
            # 执行单步操作
            step_result = self._execute_step(step)
            # 记录执行历史
            self.history.append({"step": step, "result": step_result})
            # 根据结果动态调整后续步骤
            if step.get("adaptive", False):
                plan = self._adjust_plan(plan, step_result)
            results[step["id"]] = step_result
        return results
    
    def _generate_plan(self, task: str) -> List[Dict[str, Any]]:
        """调用LLM生成详细任务计划"""
        # 实现与LLM交互生成计划的逻辑
        pass
    
    def _execute_step(self, step: Dict[str, Any]) -> Any:
        """执行单个计划步骤"""
        if step["type"] == "tool_call":
            return self.call_tool(step["tool"], **step["params"])
        # 处理其他类型的步骤
        return None
    
    def _adjust_plan(self, plan: List[Dict[str, Any]], last_result: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
        """根据执行结果动态调整计划"""
        # 实现计划调整逻辑
        return plan
python:d:\code\open_agentic\app\agent\planning.py 复制代码 
from typing import Dict, List, Any
import json

class TaskPlanner:
    """任务规划器，负责生成和管理任务执行计划"""
    
    def __init__(self, llm_client):
        self.llm_client = llm_client
    
    def create_plan(self, task: str, available_tools: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
        """创建任务执行计划"""
        prompt = self._build_planning_prompt(task, available_tools)
        response = self.llm_client.generate(prompt)
        return self._parse_plan(response)
    
    def _build_planning_prompt(self, task: str, available_tools: List[Dict[str, Any]]) -> str:
        """构建规划提示词"""
        tools_desc = json.dumps(available_tools, ensure_ascii=False, indent=2)
        return f"""
        任务: {task}
        
        可用工具:
        {tools_desc}
        
        请生成一个详细的执行计划，包括每一步需要使用的工具、参数和预期结果。
        计划应该是JSON格式，包含步骤ID、工具名称、参数和依赖关系。
        """
    
    def _parse_plan(self, response: str) -> List[Dict[str, Any]]:
        """解析LLM返回的计划"""
        try:
            # 提取JSON部分并解析
            plan_json = self._extract_json(response)
            return json.loads(plan_json)
        except Exception as e:
            # 处理解析错误
            return []
    
    def _extract_json(self, text: str) -> str:
        """从文本中提取JSON部分"""
        # 实现JSON提取逻辑
        pass

2. 数据库操作支撑层

为了支持多种数据库的统一操作，建议实现以下结构：

python:d:\code\open_agentic\app\database\base.py 复制代码 
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, List, Any, Optional, Union

class DatabaseConnector(ABC):
    """数据库连接器抽象基类"""
    
    @abstractmethod
    def connect(self) -> bool:
        """建立数据库连接"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def disconnect(self) -> bool:
        """断开数据库连接"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def execute(self, query: str, params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any:
        """执行数据库查询"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def create(self, collection: str, data: Dict[str, Any]) -> Any:
        """创建记录"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def read(self, collection: str, query: Dict[str, Any], limit: int = 100) -> List[Dict[str, Any]]:
        """读取记录"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def update(self, collection: str, query: Dict[str, Any], data: Dict[str, Any]) -> int:
        """更新记录"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def delete(self, collection: str, query: Dict[str, Any]) -> int:
        """删除记录"""
        pass
python:d:\code\open_agentic\app\database\mysql_connector.py 复制代码 
import mysql.connector
from typing import Dict, List, Any, Optional
from .base import DatabaseConnector

class MySQLConnector(DatabaseConnector):
    """MySQL数据库连接器实现"""
    
    def __init__(self, config: Dict[str, Any]):
        self.config = config
        self.connection = None
        self.cursor = None
    
    def connect(self) -> bool:
        """建立MySQL连接"""
        try:
            self.connection = mysql.connector.connect(
                host=self.config.get("host", "localhost"),
                port=self.config.get("port", 3306),
                user=self.config.get("user", "root"),
                password=self.config.get("password", ""),
                database=self.config.get("database", "")
            )
            self.cursor = self.connection.cursor(dictionary=True)
            return True
        except Exception as e:
            print(f"MySQL连接失败: {str(e)}")
            return False
    
    def disconnect(self) -> bool:
        """断开MySQL连接"""
        if self.connection:
            self.connection.close()
            return True
        return False
    
    def execute(self, query: str, params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Any:
        """执行SQL查询"""
        try:
            if params:
                self.cursor.execute(query, params)
            else:
                self.cursor.execute(query)
            
            if query.strip().upper().startswith("SELECT"):
                return self.cursor.fetchall()
            else:
                self.connection.commit()
                return self.cursor.rowcount
        except Exception as e:
            self.connection.rollback()
            raise e
    
    def create(self, collection: str, data: Dict[str, Any]) -> Any:
        """创建记录 (表名对应collection)"""
        columns = ", ".join(data.keys())
        placeholders = ", ".join(["%s"] * len(data))
        query = f"INSERT INTO {collection} ({columns}) VALUES ({placeholders})"
        
        self.cursor.execute(query, list(data.values()))
        self.connection.commit()
        return self.cursor.lastrowid
    
    def read(self, collection: str, query: Dict[str, Any], limit: int = 100) -> List[Dict[str, Any]]:
        """读取记录"""
        conditions = " AND ".join([f"{k} = %s" for k in query.keys()])
        sql = f"SELECT * FROM {collection}"
        if conditions:
            sql += f" WHERE {conditions}"
        sql += f" LIMIT {limit}"
        
        self.cursor.execute(sql, list(query.values()))
        return self.cursor.fetchall()
    
    def update(self, collection: str, query: Dict[str, Any], data: Dict[str, Any]) -> int:
        """更新记录"""
        set_clause = ", ".join([f"{k} = %s" for k in data.keys()])
        where_clause = " AND ".join([f"{k} = %s" for k in query.keys()])
        
        sql = f"UPDATE {collection} SET {set_clause} WHERE {where_clause}"
        params = list(data.values()) + list(query.values())
        
        self.cursor.execute(sql, params)
        self.connection.commit()
        return self.cursor.rowcount
    
    def delete(self, collection: str, query: Dict[str, Any]) -> int:
        """删除记录"""
        conditions = " AND ".join([f"{k} = %s" for k in query.keys()])
        sql = f"DELETE FROM {collection} WHERE {conditions}"
        
        self.cursor.execute(sql, list(query.values()))
        self.connection.commit()
        return self.cursor.rowcount

类似地，可以为MongoDB、Redis、Elasticsearch等实现对应的连接器。

3. 文档处理与转换层

python:d:\code\open_agentic\app\document\converter.py 复制代码 
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Dict, Any, List, Optional
import json

class DocumentConverter(ABC):
    """文档转换器抽象基类"""
    
    @abstractmethod
    def convert_to_json(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """将文档转换为JSON格式"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def convert_to_markdown(self, file_path: str) -> str:
        """将文档转换为Markdown格式"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def split_into_chunks(self, content: Any, chunk_size: int = 1000) -> List[Dict[str, Any]]:
        """将文档内容分割成块"""
        pass
    
    @abstractmethod
    def extract_sections(self, content: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
        """提取文档章节结构"""
        pass

class PDFConverter(DocumentConverter):
    """PDF文档转换器"""
    
    def __init__(self):
        # 可以在这里初始化PDF处理库
        pass
    
    def convert_to_json(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """将PDF转换为JSON格式"""
        # 使用pdfminer或PyPDF2等库提取PDF内容
        # 返回包含文本、格式和元数据的JSON
        result = {
            "type": "pdf",
            "metadata": self._extract_metadata(file_path),
            "content": self._extract_content(file_path),
            "pages": self._extract_pages(file_path)
        }
        return result
    
    def convert_to_markdown(self, file_path: str) -> str:
        """将PDF转换为Markdown格式"""
        # 实现PDF到Markdown的转换逻辑
        content = self._extract_content(file_path)
        # 处理内容，转换为Markdown格式
        return content
    
    def split_into_chunks(self, content: Dict[str, Any], chunk_size: int = 1000) -> List[Dict[str, Any]]:
        """将PDF内容分割成块"""
        chunks = []
        # 实现分块逻辑
        return chunks
    
    def extract_sections(self, content: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]:
        """提取PDF章节结构"""
        sections = []
        # 实现章节提取逻辑
        return sections
    
    def _extract_metadata(self, file_path: str) -> Dict[str, Any]:
        """提取PDF元数据"""
        # 实现元数据提取
        return {}
    
    def _extract_content(self, file_path: str) -> str:
        """提取PDF文本内容"""
        # 实现内容提取
        return ""
    
    def _extract_pages(self, file_path: str) -> List[Dict[str, Any]]:
        """提取PDF页面内容"""
        # 实现页面提取
        return []

类似地，可以为DOCX、PPT、Excel实现对应的转换器。

就这样在人类描述好需求后trae自动生成好了整个项目框架。这个项目的起源是因为metagpt的开源工作openmanus。接下来我们继续让大模型帮我们生成整个项目的架构。

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