AI 智能体应用

这是一个“AI 智能体应用”落地的本地可运行 Demo，包含：

• RAG 知识库检索
• Tool Calling 工具选择
• ReAct 风格任务规划
• 会话记忆持久化
• 中文可视化演示界面

启动

npm start

打开：

http://localhost:8080

接口

• GET /api/health：健康检查
• GET /api/knowledge：查看知识库与工具列表
• GET /api/memory：查看最近会话记忆
• GET /api/model/status：查看模型配置状态
• POST /api/chat：执行智能体任务
• POST /api/chat/stream：执行智能体任务并返回 SSE token 事件

模型配置

默认使用规则回退模式，不需要 API Key。复制 .env.example 为 .env 后，可以接入 OpenAI-compatible API 或 Ollama。

OpenAI-compatible 示例：

AI_PROVIDER=openai-compatible
AI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
AI_API_KEY=sk-your-key
AI_MODEL=gpt-5.5

Ollama 示例：

AI_PROVIDER=ollama
AI_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
AI_MODEL=llama3.1

如果本地代理或证书链导致请求报 self-signed certificate in certificate chain，可以在本地 .env 中临时加入：

AI_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED=false

这个选项只建议用于本地调试。

请求示例：

curl -X POST http://localhost:8080/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message":"基于 RAG 检索和工具调用，帮我规划一个地点推荐报告 PDF"}'

后续可升级方向

• 用 Spring Boot 3 + Spring AI 替换当前零依赖 Node 服务
• 接入真实大模型，如 OpenAI、通义、Ollama
• 使用 PostgreSQL + PGVector 存储知识库向量
• 接入 MCP Server：地图、搜索、图片、PDF 生成
• 增加用户体系、任务审计、权限控制和流式输出

实现规划

完整分阶段实现文档见：

• docs/implementation-plan.md