docs: update README and environment dependencies

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Annyfee
2025-12-03 13:02:13 +08:00
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commit 8931420c5d
4 changed files with 29 additions and 13 deletions
+4 -1
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@@ -1,5 +1,8 @@
# LLM密钥
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
# LangSmith 相关配置(用于调试/监控Langgraph流程) —— 未用到可暂时不更
# LangSmith 相关配置(用于调试/监控Langgraph流程) —— 未到langgraph模块无需修
LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_api_key
# 高德地图相关配置 (用于MCP服务调试) —— 未到MCP模块无需修改
AMAP_MAPS_API_KEY=your_gaode_api_key
+13 -6
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@@ -41,8 +41,8 @@
| | [07 RAG 进阶篇](https://github.com/Annyfee/agent-craft/tree/main/07_rag_advanced) | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/154408744) | Chroma · Reranker · RAG工具化 · 集成 | ⭐⭐⭐ |
| | [08 LangGraph 基础篇](https://github.com/Annyfee/agent-craft/tree/main/08_langgraph_basics) | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/154576812) | Langgraph三要素 · LangSmith · ReAct · 提示词安全注入 | ⭐⭐⭐ |
| | [09 LangGraph 进阶篇](https://github.com/Annyfee/agent-craft/tree/main/09_langgraph_advanced) | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/154803618) | Human-in-the-Loop · Graph-as-a-Tool · Multi-Agent 多智能体编排 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 🧠 **智能篇** | 10 MCP 基础 (Client) | 🚧撰写中 | `MCP` 协议 · `CherryStudio` · 消费公共 MCP | ⭐⭐⭐ |
| | 11 MCP 进阶 (Server) | 🚧 | `Streamable HTTP` · `src layout` · 构建私有 MCP | ⭐⭐⭐⭐ |
| 🧠 **智能篇** | [10 MCP 基础 (Client)]() | [🏠](https://blog.csdn.net/2401_87328929/article/details/155316396) | Stdio传输 · Streaming输出 · AsyncExitStack · 连接公共MCP | ⭐⭐⭐ |
| | 11 MCP 进阶 (Server) | 🚧撰写中 | `Streamable HTTP` · `src layout` · 构建私有 MCP | ⭐⭐⭐⭐ |
| | 12 Swarm & Agents SDK | 🚧 | `Swarm` · `Handoff` · “航空公司客服”项目 | ⭐⭐⭐⭐ |
| 🏁 **实战篇** | 13 Streamlit 快速入门 | 🚧 | `st.chat_input` · `st.session_state` · 封装 RAG Agent | ⭐⭐⭐ |
| | 14 综合实战项目 | 🚧 | LangGraph + RAG + MCP + Streamlit + Vercel | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
@@ -53,7 +53,7 @@
## 🧩 当前学习建议(适用于已完成模块)
目前已开放模块:**01 ~ 09**。
目前已开放模块:**01 ~ 10**。
建议按顺序学习,每一章都有完整代码示例与注释。
### ✅ 模块 01 — Agent 入门 & 环境搭建
@@ -101,7 +101,12 @@
- **目标**:学会人工审批机制的添加,子图工具化的封装与多智能体流程编排。最终可以融合这三个知识点做一个复杂Agent出来。
- **内容**Human-in-the-Loop(人工干预)| Graph-as-a-Tool(图即工具)| Multi-Agent 多智能体编排
> 📌 后续模块将陆续开放(MCP、Streamlit、Swarm等)
### ✅ 模块 10 — MCP 基础篇
- **目标**:能够用代码构建一个可连接MCP服务器的本地客户端,并可以流式输出。
- **内容**Stdio传输 | Streaming输出 | Adapter适配器 | AsyncExitStack | JSON-RPC | MCP协议
> 📌 后续模块将陆续开放(Streamlit、Swarm等)
---
@@ -126,7 +131,8 @@ flowchart LR
### 1️⃣ 环境准备
> 💡 **Python 版本要求**: 项目支持 Python 3.10、3.11 和 3.12,推荐使用这些版本。
> 💡 **环境要求**: Python 3.103.12Node.js v20+
```bash
# 1. 克隆项目
@@ -152,9 +158,10 @@ cp .env.example .env
```env
OPENAI_API_KEY=your_deepseek_api_key_here
LANGCHAIN_API_KEY=your_langsmith_api_key
AMAP_MAPS_API_KEY=your_gaode_api_key
```
> 💡 **获取API Key**: 访问 [DeepSeek官网](https://platform.deepseek.com/)、[LangSmith官网](https://smith.langchain.com/)
> 💡 **获取API Key**: 访问 [DeepSeek官网](https://platform.deepseek.com/)、[LangSmith官网](https://smith.langchain.com/)、[高德地图官网](https://console.amap.com/dev/key/app)
> 注册并获取API Key
### 3️⃣ 运行示例
+3
View File
@@ -15,11 +15,14 @@ except ImportError:
# 3. 获取API_KEYS
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
LANGCHAIN_API_KEY = os.getenv("LANGCHAIN_API_KEY")
AMAP_MAPS_API_KEY = os.getenv("AMAP_MAPS_API_KEY")
if not OPENAI_API_KEY:
raise ValueError("× 请在.env中设置OPENAI_API_KEY")
if not LANGCHAIN_API_KEY:
raise ValueError("× 请在.env中设置LANGCHAIN_API_KEY")
if not AMAP_MAPS_API_KEY:
raise ValueError("× 请在.env中设置AMAP_MAPS_API_KEY")
+7 -4
View File
@@ -1,14 +1,17 @@
huggingface_hub==1.1.5
huggingface_hub==1.1.7
langchain==1.1.0
langchain_chroma==1.0.0
langchain_classic==1.0.0
langchain_community==0.4.1
langchain_core==1.1.0
langchain_huggingface==1.0.1
langchain_openai==1.0.3
langchain_huggingface==1.1.0
langchain_openai==1.1.0
langchain_text_splitters==1.0.0
langgraph==1.0.4
langsmith==0.4.46
langsmith==0.4.53
mcp==1.23.1
openai==2.8.1
pydantic==2.12.5
python-dotenv==1.2.1
Requests==2.32.5
setuptools==80.9.0