llm-agenttree 0.1.0

Tree-structured multi-agent runtime with a FastAPI core, LangChain agents, and event-driven executors.

AgentTree

AgentTree 是一个树状结构的多 Agent 运行时，包含以下角色：

• Core: 负责节点注册、事件路由、进程监管、知识库同步。
• Agent: 基于 LangChain create_agent 的 ReAct Agent 子进程。
• Executor: 绑定到 Agent 的独立执行器进程，既可被调用，也可主动回推事件。
• Supervisor: 面向人类的高权限入口，不走普通事件队列。

当前实现范围

当前仓库提供首版可运行骨架，覆盖：

• 树形节点注册与父子关系维护
• 五级优先级事件 Broker
• FastAPI Core 服务与 WebSocket runtime 协议
• LangChain Agent 运行时封装
• 外部 Executor 注册、绑定、RPC 与事件回推
• Markdown 文件镜像 + nano-vectordb 分层知识库
• Demo 启动脚本和基础测试

快速开始

1. 安装依赖。

pip install -e .[dev]

2. 配置模型接口。

启动 Core 后，直接调用接口写入模型配置，配置会保存到本地状态目录，不依赖环境变量。

curl -X PUT http://127.0.0.1:18990/api/model-config ^
	-H "Content-Type: application/json" ^
	-d "{\"model\":\"deepseek-chat\",\"openai_api_key\":\"your-key\",\"openai_base_url\":\"https://api.deepseek.com\",\"model_temperature\":0.0}"

读取当前配置：

curl http://127.0.0.1:18990/api/model-config

3. 启动 Demo。

python -m demo.run_demo

也可以在启动 Demo 时直接把模型配置写入 /api/model-config：

python -m demo.run_demo --model deepseek-chat --api-key your-key --base-url https://api.deepseek.com --temperature 0.0

如果你没有传这些参数，而本地也还没配置模型，Demo 会在终端里提示输入，然后自动调用配置接口。

Demo 运行时会实时打印：

• Agent 和 Executor 的注册、上线、下线
• 树结构变化
• 事件投递与回复
• Agent 的思考摘要与最终输出
• 工具调用与知识库更新的结构化 trace

Executor 新模型

Executor 不再由 Agent 或 Core 在树内直接创建并拉起进程，而是采用“两阶段模型”：

1. 先单独启动一个外部 Executor 程序，例如：

python -m demo.temp_exe --path /temperature.executor

2. 该程序启动后会通过网络调用 /api/executors/register 完成注册。
3. Core 会向根层 Agent 发送结构事件，通知有新的外部 Executor 可用。
4. 根层 Agent 再通过 /api/executors/bind，把这个 Executor 绑定到某个节点。

绑定后，Executor 会收到 executor_bound 结构事件，并开始把周期事件和执行结果发送给绑定节点。

说明：这里的“思考”是 Agent 返回的简短处理摘要，不是完整隐藏推理链。

4. 单独启动 Core。

python -m agenttree.core.main

5. 启动可视化控制台前端。

cd ui
npm install
npm run dev

默认地址是 http://127.0.0.1:5173，开发模式会代理 Core 的 /api 和 /ws。

如果你希望由 FastAPI 直接托管前端构建产物：

cd ui
npm install
npm run build

构建完成后重新启动 Core，即可通过 /dashboard 打开内置网页面板。

如果你想单独接观察器，可以连接 WebSocket ws://127.0.0.1:18990/ws/observe，或访问 /api/traces 获取最近轨迹。

当前控制台面板已覆盖：

• Agent 树结构与执行器状态
• 实时思考摘要、工具调用、事件流向时间线
• 知识库文档列表、全文查看与检索
• 向 Supervisor 直接下达文本命令

目录

• agenttree/core: Core 服务、Broker、Registry、子进程监管
• agenttree/agent_runtime: Agent 子进程与工具
• agenttree/executor_runtime: Executor 子进程与 RPC
• agenttree/executors: 可直接命令行启动的外部执行器实现
• agenttree/knowledge: 分层知识库
• demo: Demo 编排
• tests: 单元测试

外部执行器

新的执行器位于 agenttree/executors/，通过命令行读取 Core 地址与自身挂载路径。

MQTT 执行器：

python -m agenttree.executors.mqtt --core localhost:10000 --mqtt-broker example.com:1883 --mqtt-user user --mqtt-pwd password --path /supervisor/mqtt.executor

系统命令执行器：

python -m agenttree.executors.command --core localhost:10000 --path /supervisor/command.executor --working-dir D:/ALLEN

文件系统执行器：

python -m agenttree.executors.filesystem --core localhost:10000 --path /supervisor/files.executor --root-dir D:/ALLEN