企业级Agent开发教程(三)基于LangGraph开发低代码 AI Agent 轻量级开发框架

DevYK2025-10-05 20:19

简介

在企业级 AI Agent 开发的实践中，我们经常会遇到这样的困境：每个场景都需要编写大量的代码来定义工作流、配置节点、处理状态流转。即使是简单的聊天机器人，也需要几百行代码才能跑起来。当需求变更时，改代码、测试、部署的周期让人头疼。

KaFlow-Py 就是为了解决这个问题而生的。它是一个配置驱动的 AI Agent 开发框架，让你通过 YAML 配置文件就能构建复杂的 AI 工作流。

最初我是想用 Go 来实现这个框架的，奈何 Go 的 AI 生态还不够成熟，工具链、LangChain/LangGraph(Go 都没有对应 SDK)、LLM 支持都不如 Python 完善。不过后续计划还是要采用 Go + Python 混合架构 来进行重构开发：

  • Go 层：负责高并发的服务框架、API 网关、配置管理等，部分代码会参考字节的 Coze 开源项目
  • Python 层：专注于 AI 能力，主要实现工具（Tools）和 MCP Server，充分利用 Python 强大的 AI 生态

目前先用 Python 把 MVP 版本实现，后续逐步重构成混合架构。

如果还不知道 LangGraph 和 MCP 是什么的可以看前面这两篇文章:

企业级 Agent 开发实战(一) LangGraph 快速入门

企业级 Agent 开发实战(二) MCP 原理深度解析及项目实战

核心特性

KaFlow-Py 的设计理念是 配置即代码，核心特性包括：

  • 🎯 配置驱动 - YAML 定义工作流，自动生成 LangGraph 执行图，彻底告别胶水代码
  • 🔧 模块化设计 - 节点、工具、Agent 完全解耦，支持热插拔和动态组合
  • 🚀 开箱即用 - 内置聊天、翻译、搜索、浏览器自动化、运维故障排查修复助手等常用场景
  • 🔌 MCP 协议 - 完整实现 Model Context Protocol，可以无缝集成外部工具服务
  • 📊 流式输出 - 基于 SSE 的实时流式响应，用户体验嘎嘎香
  • 🎨 Web 界面 - React + TypeScript 实现的现代化 UI，场景切换、对话记忆一应俱全
  • 🐳 容器化 - Docker 一键部署，包含浏览器环境，生产可用

技术栈

后端技术栈选择都是业界成熟方案：

  • AI 框架: LangChain 0.3+ / LangGraph 0.6+ - LangGraph 是 LangChain 官方的状态图执行引擎，非常适合复杂工作流
  • 大模型: OpenAI、Anthropic、DeepSeek 等主流 LLM，统一抽象，随时切换
  • 协议支持: MCP (Model Context Protocol) 1.0+ - Anthropic 主导的工具协议
  • Web 框架: FastAPI + Uvicorn - Python 异步 Web 框架的最佳选择
  • 浏览器自动化: Playwright + Browser-Use - Browser-Use 是今年很火的浏览器自动化 Agent

前端技术栈：

  • React 19.1.1 + TypeScript 4.9+ - 类型安全的现代化开发
  • Ant Design 5.27.4 - 企业级 UI 组件库
  • SSE (Server-Sent Events) - 实时流式通信

🏗️ 架构设计

KaFlow-Py 采用分层架构设计，每一层职责清晰：

这个架构的精髓在于自动化。开发者只需要关注 YAML 配置，剩下的工作全部由框架自动完成：

  • Protocol Parser 解析配置并验证
  • Graph Builder 根据配置自动构建 LangGraph
  • Node Factory 根据节点类型创建对应的执行函数
  • 最终编译成 LangGraph 的 CompiledStateGraph，可以直接运行

📦 功能清单

节点类型

KaFlow-Py 支持以下节点类型：

  • start - 工作流入口节点
  • end - 工作流结束节点
  • agent - Agent 执行节点（ReAct Agent（loop）、Simple Agent）

未来计划支持更多节点类型：

  • condition - 条件判断节点
  • parallel - 并行执行节点

内置工具

目前内置以下工具，都已经封装成 LangChain Tool：

  • 📁 文件操作 - file_reader, file_writer

  • 🔍 搜索工具 - duckduckgo_search（无需 API Key）

  • 🌐 浏览器自动化 - browser_use（基于 Playwright）

  • 🔐 SSH 远程执行 - ssh_remote_exec, ssh_batch_exec(批量)

    • 支持密码认证和公私钥认证
    • 支持批量服务器操作
    • 连接失败自动重试

MCP 协议支持

MCP (Model Context Protocol) 是 Anthropic 主导的工具协议标准，KaFlow-Py 完整实现了 MCP 客户端：

  • ✅ Stdio 传输 - 本地进程通信
  • ✅ SSE 传输 - HTTP Server-Sent Events
  • ✅ 工具发现 - 自动发现 MCP 服务器提供的工具
  • ✅ 异步调用 - 高性能异步工具调用
  • ✅ 错误处理 - 完善的错误处理和重试机制

预置场景

KaFlow-Py 内置了 5 个开箱即用的场景：

  1. 智能聊天助手 (kaflow-py/src/core/config/chat_agent.yaml) - 基础聊天机器人，支持上下文记忆，满满的情绪价值

  2. 智能翻译助手 (kaflow-py/src/core/config/chat_translate_agent.yaml) - 自动检测语言并提供中英双语翻译

  3. 联网搜索助手 (kaflow-py/src/core/config/chat_web_search_agent.yaml) - 集成 DuckDuckGo 搜索

  4. 浏览器自动化助手 (kaflow-py/src/core/config/chat_browser_agent.yaml) - 使用 browser-use 实现网页自动化

  5. 运维助手 (kaflow-py/src/core/config/ops_agent.yaml) - 设备故障排查和解决，支持 SSH 远程执行

每个场景都是一个独立的 YAML 配置文件，可以直接使用或作为模板修改。

记忆系统

目前只实现了内存记忆

KaFlow-Py 使用 LangGraph 的 MemorySaver 实现对话记忆：

ini 复制代码 
# 在 Graph Builder 中自动创建 checkpointer
checkpointer = MemorySaver()
compiled_graph = graph.compile(checkpointer=checkpointer)

每个对话通过 thread_id 隔离，同一个 thread_id 的对话会自动加载历史消息。这样 Agent 就能记住之前的对话内容，提供更自然的交互体验。

内存存储在进程内存中，重启后会丢失。后续逐步增加 Redis 和 数据库缓存

🚀 快速开始

后端构建

1. 克隆项目

bash 复制代码 
git clone https://github.com/yangkun19921001/kaflow-py.git
cd kaflow-py

2. 安装依赖

推荐使用 uv

bash 复制代码 
# 安装 uv（如果还没安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装项目依赖
uv sync

4. 启动服务

可以直接点击链接注册去购买 DeepSeek API 服务: ppio.com/user/regist...

bash 复制代码 
# 方式1：直接运行
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxx"
uv run server.py

# 方式2：Docker 部署（推荐生产使用）
cp docker/env.example .env
# 编辑 .env 文件，配置至少一个 LLM API Key，建议配置 DeepSeek ，目前只测试了它。
# DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-api-key
# OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key
docker compose up --build -d

服务启动后：

前端构建

1. 克隆前端项目

bash 复制代码 
git clone https://github.com/yangkun19921001/kaflow-web.git
cd kaflow-web

2. 安装依赖

复制代码 
npm install

3. 配置后端地址

创建 .env 文件：

ini 复制代码 
REACT_APP_BASE_URL=http://localhost:8102

4. 启动开发服务器

shell 复制代码 
npm start

# 访问 http://localhost:3000

5. 生产构建

bash 复制代码 
# 构建生产版本
npm run build

# 使用 nginx 或其他静态服务器部署 build 目录

原理解析

接下来我们会深入代码，看看 KaFlow-Py 是如何实现配置驱动的 AI Agent 开发的。

LLM 封装

KaFlow-Py 对 LLM 的封装采用了策略模式 ，核心是 LLMProvider 抽象基类：

python 复制代码 
class LLMProvider(ABC):
    """LLM 提供商抽象基类"""
    
    def __init__(self, config: LLMConfig):
        self.config = config
        self._client: Optional[BaseChatModel] = None
    
    @abstractmethod
    def create_client(self) -> BaseChatModel:
        """创建 LLM 客户端实例"""
        pass

每个 LLM 提供商（OpenAI、DeepSeek、Claude等）都实现这个接口。以 DeepSeek 为例：

python 复制代码 
class DeepSeekProvider(LLMProvider):
    """DeepSeek 提供商"""
    
    def create_client(self) -> BaseChatModel:
        return ChatOpenAI(
            base_url=self.config.base_url or "https://api.deepseek.com/v1",
            api_key=self.config.api_key.get_secret_value(),
            model=self.config.model,
            temperature=self.config.temperature,
            # ... 其他参数
        )

为什么这样设计？

  1. 统一抽象 - 所有 LLM 都实现相同的接口，上层代码无需关心具体是哪个提供商
  2. 懒加载 - get_client() 方法实现懒加载，只有真正使用时才创建连接
  3. 易扩展 - 新增 LLM 提供商只需实现 LLMProvider 接口

工厂类负责根据配置创建对应的 Provider：

ini 复制代码 
PROVIDER_REGISTRY = {
    LLMProviderType.OPENAI: OpenAIProvider,
    LLMProviderType.DEEPSEEK: DeepSeekProvider,
    LLMProviderType.CLAUDE: ClaudeProvider,
    # ...
}

def create_provider(config: LLMConfig) -> LLMProvider:
    provider_class = PROVIDER_REGISTRY.get(config.provider)
    return provider_class(config)

这样在 YAML 配置中切换 LLM 就非常简单：

vbnet 复制代码 
agents:
  my_agent:
    llm:
      provider: "deepseek"  # 或 "openai", "claude"
      model: "deepseek-chat"
      temperature: 0.3

Agent 封装

KaFlow-Py 的 Agent 封装基于 LangChain 的 create_react_agent 和 create_tool_calling_agent：

ini 复制代码 
def create_agent(config: AgentConfig) -> Runnable:
    """根据配置创建 Agent"""
    
    # 创建 LLM
    llm = get_llm(config.llm_config)
    
    # 准备工具
    tools = _prepare_tools(config)
    
    # 根据类型创建不同的 Agent
    if config.agent_type == AgentType.REACT:
        return create_react_agent(
            llm=llm,
            tools=tools,
            state_modifier=config.system_prompt
        )
    elif config.agent_type == AgentType.TOOL_CALLING:
        return create_tool_calling_agent(
            llm=llm,
            tools=tools,
            prompt=config.system_prompt
        )

ReAct Agent 适合需要推理的复杂任务，它会：

  1. Thought - 思考下一步该做什么
  2. Action - 调用工具
  3. Observation - 观察工具返回结果
  4. 重复上述过程，直到得出最终答案

Tool Calling Agent 适合简单的工具调用场景，直接根据用户输入来回答问题。

自动构建 Graph 结构

这是 KaFlow-Py 的核心，也是最有意思的部分。整个流程分为三步：

1. YAML 配置解析

ProtocolParser 负责解析 YAML 配置：

python 复制代码 
class ProtocolParser:
    """协议解析器"""
    
    def parse_from_file(self, file_path: Path) -> ParsedProtocol:
        """从 yaml 文件解析协议"""
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            content = yaml.safe_load(f)
        
        return self._parse_content(content)
    
    def _parse_content(self, content: dict) -> ParsedProtocol:
        """解析协议内容"""
        return ParsedProtocol(
            protocol=ProtocolInfo(**content['protocol']),
            global_config=GlobalConfig(**content.get('global_config', {})),
            agents={k: AgentInfo(**v) for k, v in content['agents'].items()},
            workflow=WorkflowInfo(**content['workflow']),
            # ...
        )

解析后的数据使用 Pydantic 模型进行验证，确保配置正确：

python 复制代码 
class WorkflowNode(BaseModel):
    """工作流节点定义"""
    name: str
    type: Literal["start", "end", "agent", "tool", "condition"]
    description: str
    agent_ref: Optional[str] = None  # 引用的 Agent 名称
    position: Optional[Dict[str, int]] = None  # 可视化坐标
    inputs: List[NodeInput] = []
    outputs: List[NodeOutput] = []

2. 节点工厂创建执行函数

NodeFactory 根据节点类型创建对应的执行函数：

python 复制代码 
class NodeFactory:
    """节点工厂"""
    
    def create_all_node_functions(self) -> Dict[str, NodeFunction]:
        """创建所有节点函数"""
        node_functions = {}
        
        for node in self.protocol.workflow.nodes:
            if node.type == "start":
                func = self._create_start_node_function(node)
            elif node.type == "agent":
                func = self._create_agent_node_function(node)
            elif node.type == "end":
                func = self._create_end_node_function(node)
            
            node_functions[node.name] = func
        
        return node_functions

Agent 节点的创建最复杂，需要：

  1. 根据 agent_ref 找到对应的 Agent 配置
  2. 创建 LLM 实例
  3. 准备工具列表（内置工具 + MCP 工具）
  4. 创建 Agent 实例
  5. 包装成符合 LangGraph 规范的节点函数
python 复制代码 
def _create_agent_node_function(self, node: WorkflowNode) -> NodeFunction:
    """创建 Agent 节点函数"""
    
    # 获取 Agent 配置
    agent_info = self.protocol.agents[node.agent_ref]
    
    # 创建 LLM
    llm = get_llm(LLMConfig(**agent_info.llm))
    
    # 准备工具
    tools = self._prepare_tools(agent_info)
    
    # 创建 Agent
    agent = create_react_agent(llm, tools, agent_info.system_prompt)
    
    # 包装成节点函数
    async def agent_node(state: GraphState) -> GraphState:
        # 构建输入
        messages = state["messages"]
        
        # 调用 Agent
        result = await agent.ainvoke({"messages": messages})
        
        # 更新状态
        return {"messages": result["messages"]}
    
    return NodeFunction(name=node.name, function=agent_node)

3. LangGraph 编译

LangGraphAutoBuilder 使用 LangGraph 的原生 API 构建图：

python 复制代码 
def build_from_protocol(self, protocol: ParsedProtocol) -> CompiledStateGraph:
    """从协议构建 LangGraph"""
    
    # 创建状态图
    graph = StateGraph(GraphState)
    
    # 创建节点工厂
    factory = NodeFactory(protocol)
    node_functions = factory.create_all_node_functions()
    
    # 添加节点
    for name, node_func in node_functions.items():
        graph.add_node(name, node_func.function)
    
    # 添加边
    for edge in protocol.workflow.edges:
        if edge.condition:
            # 条件边
            graph.add_conditional_edges(
                edge.from_node,
                self._create_condition_function(edge.condition),
                edge.path_map
            )
        else:
            # 普通边
            graph.add_edge(edge.from_node, edge.to_node)
    
    # 设置入口点
    graph.set_entry_point(protocol.workflow.nodes[0].name)
    
    # 编译（可选 checkpointer 启用记忆）
    checkpointer = MemorySaver() if protocol.global_config.checkpoint_enabled else None
    return graph.compile(checkpointer=checkpointer)

这样，一个 YAML 配置就自动转换成了可执行的 LangGraph！

YAML 配置详解

让我们看一个完整的 YAML 配置示例（翻译助手）：

bash 复制代码 
# =================================================================
# KaFlow-Py 翻译助手配置
# 智能语言检测和双语翻译，支持中英互译
# =================================================================

id: 5

# =================================================================
# 协议版本与元信息
# =================================================================
protocol:
  name: "智能翻译助手"
  version: "1.0.0"
  schema_version: "2025.09.10"
  description: "智能翻译助手，自动检测语言并提供中英双语翻译，像电影字幕一样呈现"
  author: "DevYK"
  license: "MIT"

# =================================================================
# 全局配置
# =================================================================
global_config:
  # 运行时配置
  runtime:
    timeout: 60
    max_retries: 2
    parallel_limit: 1
    debug_mode: false
    trace_enabled: true
    checkpoint_enabled: false

  # 日志配置
  logging:
    level: "INFO"
    format: "json"
    output: "stdout"
    file_path: "./logs/translate_agent.log"
    max_size: "50MB"
    max_files: 5

  # 内存配置
  # 记忆存储配置
  memory:                                    # 记忆存储配置 (可选)
    enabled: true                            # 启用记忆存储 (可选)
    provider: "memory"                       # 存储提供商: memory|redis|postgresql|mongodb|sqlite (可选)

# =================================================================
# Agent 配置
# =================================================================
agents:
  translate_agent:
    name: "translate_agent"
    type: "react_agent"
    description: "智能翻译助手，自动检测语言并提供双语翻译"
    enabled: true
    
    # 模型配置
    llm:                                         # Agent 专用 LLM 配置
      provider: "deepseek"
      base_url: "https://api.ppinfra.com/v3/openai"
      api_key: "${DEEPSEEK_API_KEY}"
      model: "deepseek/deepseek-v3-0324"
      temperature: 0.3
      max_tokens: 4096
      timeout: 60

    # System Prompt
    system_prompt: |
      你是一个专业的翻译助手，具有以下能力：
      
      ...
      
      现在开始工作，专注于提供高质量的翻译服务！

    # 工具配置（翻译助手不需要外部工具）
    tools: []

    # 思考链配置
    thought_chain:
      max_iterations: 1
      enable_reflection: false
      
    # 输出配置
    output:
      format: "markdown"
      include_metadata: false
      streaming: true

# =================================================================
# 工作流配置
# =================================================================
workflow:
  name: "智能翻译助手工作流"
  version: "1.0.0"
  description: "自动检测语言并提供中英双语翻译，像电影字幕一样呈现"
  author: "DevYK"
  schema_version: "2025.09.10"
  
  settings:
    timeout: 60
    max_retries: 2
    debug_mode: false

  # =================================================================
  # 节点定义
  # =================================================================
  nodes:
    - name: "start_node"
      type: "start"
      description: "工作流开始节点"
      position:
        x: 100
        y: 100
      outputs:
        - name: "user_input"
          type: "string"
          description: "用户输入的文本内容"

    - name: "translate_agent"
      type: "agent"
      description: "智能翻译 Agent"
      agent_ref: "translate_agent"
      position:
        x: 300
        y: 100
      
      inputs:
        - name: "user_message"
          type: "string"
          required: true
          source: "start_node.user_input"
          description: "用户输入的待翻译文本"
      
      outputs:
        - name: "response"
          type: "string"
          description: "翻译结果（双语字幕格式）"

    - name: "end_node"
      type: "end"
      description: "工作流结束节点"
      position:
        x: 500
        y: 100
      inputs:
        - name: "final_response"
          type: "string"
          required: true
          source: "translate_agent.response"
          description: "最终翻译结果"

  # =================================================================
  # 边定义
  # =================================================================
  edges:
    - from: "start_node"
      to: "translate_agent"
      description: "传递用户输入到翻译Agent"
      
    - from: "translate_agent"
      to: "end_node"
      description: "输出最终翻译结果"

这个配置定义了一个三节点的线性工作流：用户输入 → 翻译 Agent → 输出结果。

配置的精髓在于声明式。我们只描述"是什么"，不描述"怎么做"：

  • 节点之间的数据流向通过 inputs.source 声明
  • Agent 的行为通过 system_prompt 声明
  • LLM 的选择通过 llm.provider 声明

框架负责把这些声明转换成可执行的代码。

工具封装

Browser-Use 封装

Browser-Use 是一个基于 Playwright 的浏览器自动化库，但它的使用比较复杂。KaFlow-Py 把它封装成 LangChain Tool：

ini 复制代码 
@tool
async def browser_use_tool(
    task: str,
    llm: Any,
    max_steps: int = 20,
    headless: bool = True
) -> str:
    """浏览器自动化工具"""
    
    # 提取 LLM 配置
    config = _extract_llm_config(llm)
    provider_type = _detect_provider_type(llm, config)
    
    # 创建 Browser-Use 专用的 LLM
    browser_llm = _create_browser_use_llm(llm)
    
    # 创建 Browser 实例
    browser = Browser(
        config=BrowserConfig(headless=headless)
    )
    
    # 创建 Agent 并执行
    agent = Agent(
        task=task,
        llm=browser_llm,
        browser=browser,
        max_steps=max_steps
    )
    
    result = await agent.run()
    return result.final_result()

难点在于 LLM 配置的转换 。Browser-Use 需要特定格式的 LLM 配置，而 KaFlow-Py 使用的是 LangChain 的 LLM。_extract_llm_config 函数负责从 LangChain LLM 中提取配置：

python 复制代码 
def _extract_llm_config(llm: Any) -> Dict[str, Any]:
    """提取 LLM 配置"""
    
    # 提取 API key
    api_key = (
        getattr(llm, "openai_api_key", None) or 
        getattr(llm, "api_key", None)
    )
    
    # 处理 SecretStr 类型
    if hasattr(api_key, "get_secret_value"):
        api_key = api_key.get_secret_value()
    
    # 提取其他配置
    return {
        "api_key": api_key,
        "base_url": getattr(llm, "base_url", None),
        "model": getattr(llm, "model", None),
        "temperature": getattr(llm, "temperature", 0.0),
    }

然后根据 provider 类型创建 Browser-Use 的 LLM：

python 复制代码 
def _create_browser_use_llm(llm: Any):
    """创建 Browser-Use 的 LLM"""
    config = _extract_llm_config(llm)
    provider_type = _detect_provider_type(llm, config)
    
    if provider_type == LLMProviderType.DEEPSEEK:
        from langchain_openai import ChatOpenAI
        return ChatOpenAI(
            base_url=config["base_url"],
            api_key=config["api_key"],
            model=config["model"]
        )
    # ... 其他 provider

这样，Agent 就可以无缝使用浏览器自动化能力了。

DuckDuckGo 搜索封装

搜索工具的封装就简单多了，直接使用 LangChain Community 的 DuckDuckGoSearchResults：

python 复制代码 
@tool
def web_search(
    query: str,
    max_results: int = 5,
    search_type: Literal["general", "news"] = "general"
) -> str:
    """网络搜索工具"""
    
    # 创建搜索工具
    search_tool = DuckDuckGoSearchResults(
        max_results=max_results,
        output_format="list"
    )
    
    # 执行搜索
    results = search_tool.invoke(query)
    
    # 格式化输出
    output = f"=== 搜索结果：{query} ===\n\n"
    for idx, result in enumerate(results, 1):
        output += f"【结果 {idx}】\n"
        output += f"标题：{result['title']}\n"
        output += f"链接：{result['link']}\n"
        output += f"摘要：{result['snippet']}\n\n"
    
    return output

DuckDuckGo 的优势是无需 API Key，非常适合快速原型和个人项目。

SSH 远程执行封装

SSH 工具使用 paramiko 库实现，支持密码和公钥两种认证方式：

ini 复制代码 
@tool
def ssh_remote_exec(
    host: str,
    command: str,
    username: str = "root",
    password: Optional[str] = None,
    port: int = 22,
    key_filename: Optional[str] = None,
    timeout: int = 30,
    max_retries: int = 3
) -> str:
    """SSH 远程执行工具"""
    
    # 创建 SSH 客户端
    ssh = paramiko.SSHClient()
    ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy())
    
    # 连接（支持重试）
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            if password:
                # 密码认证
                ssh.connect(
                    hostname=host,
                    username=username,
                    password=password,
                    port=port,
                    timeout=timeout
                )
            else:
                # 公钥认证
                key_path = Path(key_filename or "~/.ssh/id_rsa").expanduser()
                ssh.connect(
                    hostname=host,
                    username=username,
                    key_filename=str(key_path),
                    port=port,
                    timeout=timeout
                )
            break
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                return f"❌ 连接失败：{e}"
            time.sleep(2)
    
    # 执行命令
    stdin, stdout, stderr = ssh.exec_command(command, timeout=timeout)
    
    # 获取结果
    output = stdout.read().decode('utf-8')
    error = stderr.read().decode('utf-8')
    exit_code = stdout.channel.recv_exit_status()
    
    ssh.close()
    
    # 格式化输出
    result = f"✅ 命令执行完成\n"
    result += f"主机：{host}\n"
    result += f"命令：{command}\n"
    result += f"退出码：{exit_code}\n\n"
    
    if output:
        result += f"=== 输出 ===\n{output}\n"
    if error:
        result += f"=== 错误 ===\n{error}\n"
    
    return result

SSH 工具在运维场景非常有用，可以远程执行命令、查看日志、重启服务等。

总结

KaFlow-Py 的设计初衷是 配置驱动，让开发者专注于业务逻辑，而不是胶水代码。通过 YAML 配置，我们可以快速构建复杂的 AI Agent 工作流，而且配置文件非常直观，团队成员之间的沟通成本也大大降低。

目前 KaFlow-Py 还处于早期阶段，后续计划支持：

  • 🗄️ RAG 知识库 - 集成向量数据库或直接使用 RAGFlow，支持知识检索
  • 🎙️ TTS 和 ASR -> RTC - 语音转文字、文字转语音，并实现 RTC 低延迟语音交互
  • 🎨 可视化编辑器 - 拖拽式配置工作流，无需编写 YAML
  • 🚀 Go + Python 混合架构 - Go 负责高并发服务，Python 负责 AI 能力

如果你对 AI Agent 开发感兴趣，欢迎 Star 和 Fork 项目，一起完善这个框架。

感谢

特别感谢以下开源项目的支持：

项目地址：

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