SysFX - 智能多智能体系统框架

项目简介

SysFX 是一个基于多智能体架构的智能系统框架，专为解决复杂分析任务而设计。系统通过协调多个专业智能体的协作，实现需求分析、方案设计和报告生成等功能。SysFX 采用有向无环图(DAG)工作流模式，确保信息流的清晰性和任务执行的高效性。

核心特性

• 多智能体协作: 基于自动生成的专业智能体团队，根据任务需求动态组合
• 可视化工作流: 实时展示工作流执行状态，直观呈现智能体间的协作关系
• 模块化设计: 支持多种大语言模型(LLM)后端，包括Gemini、DeepSeek和本地Ollama模型
• WebSocket实时通信: 前后端实时交互，提供流式响应体验
• 自适应智能体生成: 根据用户需求自动设计最适合的智能体团队结构

系统架构

SysFX 采用前后端分离的架构设计，主要由以下几个部分组成：

1. 前端界面: 基于HTML/CSS/JavaScript构建，提供用户交互和工作流可视化
2. API服务: 使用FastAPI构建的后端服务，处理用户请求和WebSocket通信
3. 工作流引擎: 负责构建和执行智能体工作流，管理智能体间的消息传递
4. 模型客户端: 提供与各种LLM的统一接口，支持多种模型后端

项目结构

sysfx/
├── api/                    # API服务
│   ├── api_app.py          # FastAPI应用入口
│   ├── task_processor.py   # 任务处理器
│   ├── str.py              # 流式文本处理
│   └── websocket_handler.py # WebSocket连接管理
│
├── models/                 # 模型相关
│   ├── model_client.py     # 模型客户端
│   └── prompt.py           # 提示模板
│
├── workflow/               # 工作流相关
│   ├── workflow_builder.py # 工作流构建器
│   └── workflow_example.py # 工作流示例
│
├── static/                 # 静态资源
│   ├── css/                # 样式文件
│   ├── js/                 # JavaScript文件
│   └── img/                # 图片资源
│
└── main.py                 # 命令行入口

安装指南

前提条件

• Python 3.10+
• Node.js 14+ (用于前端开发，可选)

安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/yourusername/sysfx.git
cd sysfx

2. 创建并激活虚拟环境

python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
source .venv/bin/activate

3. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

4. 配置模型API密钥

编辑 models/model_client.py 文件，配置您的API密钥：

# 例如，配置Gemini API密钥
return OpenAIChatCompletionClient(
    model="gemini-2.5-pro-preview-05-06",
    api_key="YOUR_API_KEY_HERE",
    ...
)

使用方法

启动Web服务

cd api
python api_app.py

服务将在 http://localhost:8000 启动，您可以通过浏览器访问。

命令行使用

python main.py

根据提示输入您的需求，系统将自动分析并生成结果。

工作流程

1. 需求输入: 用户提交需求描述
2. 需求分析: 系统分析需求，确定所需的专业领域
3. 智能体设计: 自动设计适合任务的智能体团队
4. 工作流构建: 根据智能体间的依赖关系构建工作流图
5. 协同执行: 智能体按照工作流顺序协作完成任务
6. 结果汇总: 由报告者智能体整合各专业智能体的输出，生成最终报告

自定义扩展

添加新的模型后端

在 models/model_client.py 中添加新的模型客户端函数：

def create_new_model_client():
    return OpenAIChatCompletionClient(
        model="your-model-name",
        api_key="your-api-key",
        ...
    )

然后在 get_model_client 函数中添加对应的条件分支。

自定义智能体提示模板

编辑 models/prompt.py 文件，修改或添加智能体的提示模板。

贡献指南

欢迎贡献代码、报告问题或提出改进建议。请遵循以下步骤：

1. Fork 仓库
2. 创建您的特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建一个 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。

联系方式

如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：

• 项目维护者: Your Name
• 电子邮件: your.email@example.com
• GitHub Issues: https://github.com/yourusername/sysfx/issues