hhhh124hhhh/LangGraph-Partner

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# LangGraph-Partner ![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.8%2B-blue.svg) ![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-green.svg) ![GitHub last commit](https://img.shields.io/github/last-commit/yourusername/LangGraph-Partner.svg) ## 🌟 项目特色 ### 🤖 AI Partner Chat 系统 - **个性化对话**: 基于用户画像和历史笔记的智能交互 - **记忆管理**: 多会话上下文保持和长期记忆 - **向量化检索**: 语义搜索相关知识库内容 - **状态图架构**: 基于 LangGraph 的智能状态管理 ## 📁 项目结构 ``` LangGraph/ ├── agents/ # 智能体实现 │ ├── basic_agent.py # 基础对话智能体 │ ├── tools_agent.py # 工具调用智能体 │ └── partner_agent.py # AI Partner Chat 智能体 (🆕) ├── tools/ # 自定义工具 │ ├── weather.py # 天气查询工具 │ └── calculator.py # 数学计算工具 ├── utils/ # 工具函数 │ ├── llm.py # LLM配置管理 │ ├── vector_store.py # 向量化存储系统 (🆕) │ ├── persona_manager.py # 画像管理系统 (🆕) │ └── memory_manager.py # 对话记忆管理 (🆕) ├── config/ # 配置文件 (🆕) │ ├── user-persona.md # 用户画像定义 │ └── ai-persona.md # AI画像定义 ├── scripts/ # 脚本工具 (🆕) │ └── chunk_and_index.py # 智能笔记分块和索引 ├── examples/ # 示例代码 │ ├── basic_usage.py # 基础使用示例 │ ├── tools_demo.py # 工具演示示例 │ ├── partner_chat_demo.py # AI Partner 完整演示 (🆕) │ ├── memory_demo.py # 记忆功能演示 (🆕) │ ├── multi_session_demo.py # 多会话演示 (🆕) │ └── quick_start.py # 快速启动指南 (🆕) ├── notes/ # 用户笔记目录 (🆕) ├── vector_db/ # 向量数据库存储 (🆕) ├── memory/ # 对话记忆存储 (🆕) └── requirements.txt # 依赖包 ``` ## 🚀 快速开始 ### 1. 环境配置 #### 前置要求 - Python 3.8 或更高版本 - pip 包管理工具 - Git（可选，用于克隆仓库） #### 安装步骤 ```bash # 克隆仓库（可选） git clone https://github.com/hhhh124hhh/LangGraph-Partner.git cd LangGraph-Partner # 配置环境变量 # 1. 复制环境变量示例文件 cp .env.example .env # 2. 编辑.env文件，填入实际的API密钥 # ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key_here # ZHIPU_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 # DEFAULT_MODEL=glm-4.6 # 3. 或者直接设置环境变量 # Linux/Mac: export ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key_here # Windows命令行: set ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key_here # Windows PowerShell: $env:ZHIPU_API_KEY="your_zhipu_api_key_here" # 安装依赖 pip install -r requirements.txt ``` ### 2. 一键启动 ```bash # 运行快速启动脚本（推荐） python examples/quick_start.py ``` ### 3. 完整演示 ```bash # AI Partner 完整功能演示 python examples/partner_chat_demo.py # 记忆功能专项演示 python examples/memory_demo.py # 多会话上下文演示 python examples/multi_session_demo.py ``` ## 🎯 AI Partner Chat 核心功能 ### 个性化画像系统 - **用户画像**: 定义背景、兴趣、沟通风格 - **AI画像**: 设置角色、回应方式、交互指南 - **动态更新**: 根据对话历史优化画像 ### 智能记忆管理 - **短期记忆**: 当前对话的上下文保持 - **长期记忆**: 跨会话的知识积累 - **语义搜索**: 基于向量化的智能检索 ### 向量化知识库 - **智能分块**: AI驱动的笔记分析最优分块 - **语义检索**: 找到最相关的历史信息 - **动态索引**: 支持实时添加和更新笔记 ## 📊 LangGraph vs Coze 对比 | 特性维度 | Coze | LangGraph + AI Partner | |---------|------|-----------------------| | **开发方式** | 可视化拖拽 | 代码化开发 + AI辅助 | | **个性化程度** | 基础配置 | 深度个性化画像 | | **记忆能力** | 会话级别 | 多层次记忆系统 | | **知识检索** | 关键词匹配 | 语义向量化检索 | | **上下文感知** | 有限 | 跨会话上下文保持 | | **扩展性** | 平台限制 | 完全自定义 | | **调试能力** | 基础日志 | 完整调试和分析 | ## 🛠️ 自定义配置 ### 1. 自定义画像编辑 `config/user-persona.md` 和 `config/ai-persona.md`： ```markdown # 用户画像示例 ## Basic Information - **Name**: 你的名字 - **Role**: 你的职业角色 - **Communication Style**: 偏好的沟通方式 ## Interests & Expertise - **Primary Interests**: 主要兴趣领域 - **Technical Skills**: 技术技能 ``` ### 2. 添加知识笔记在 `notes/` 目录添加 Markdown 文件： ```bash # 添加项目笔记 echo "# 我的项目\n\n项目描述和关键信息..." > notes/my_project.md # 添加学习笔记 echo "# 学习笔记\n\n重要概念和心得..." > notes/learning_notes.md ``` ### 3. 重新索引知识 ```bash python scripts/chunk_and_index.py ``` ## 🔧 技术架构 ### 核心组件 1. **PartnerAgent**: 主智能体，协调所有组件 2. **VectorStore**: ChromaDB 向量存储 3. **PersonaManager**: 画像管理系统 4. **MemoryManager**: 记忆管理系统 ### 状态图设计 ```mermaid graph TD A[load_context] --> B[analyze_query] B --> C{decide_action} C -->|search| D[search_notes] C -->|tools| E[call_tools] C -->|respond| F[generate_response] D --> F E --> F F --> G[update_memory] ``` ## 📱 使用场景 ### 1. 学习伙伴 - 跟踪学习进度 - 提供个性化建议 - 关联相关知识 ### 2. 项目助手 - 项目知识管理 - 上下文感知对话 - 智能问题解答 ### 3. 研究伙伴 - 文献知识整合 - 跨会话思路延续 - 个性化研究建议 ## 🤝 贡献指南我们非常欢迎社区贡献！请按照以下步骤参与： 1. Fork 项目到你的 GitHub 账号 2. 创建一个功能分支：`git checkout -b feature/amazing-feature` 3. 提交你的更改：`git commit -m 'Add some amazing feature'` 4. 推送到分支：`git push origin feature/amazing-feature` 5. 打开一个 Pull Request 请确保你的代码符合项目的代码风格，并通过所有测试。 ## 📄 许可证本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件 ## 🌟 致谢感谢以下项目和社区的支持： - [AI Partner Chat](https://github.com/eze-is/ai-partner-chat) - 提供了核心对话伙伴功能的灵感和参考 - [LangChain](https://python.langchain.com/) - 强大的LLM开发框架 - [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/) - 有状态的AI应用框架 ## 🆘 支持与社区 - 📖 查看示例代码学习使用方法 - 🔧 阅读 `.claude/ai-partner-chat/SKILL.md` 了解技术细节 - 🧠 查看 `.claude/langgraph-development` 获取完整的 LangGraph 学习环境和教程 - 🐛 在 GitHub Issues 中报告问题或提出功能请求 - 💬 加入我们的社区讨论（待添加） ## 📈 版本信息 ### 当前版本: v0.1.0 - 初始发布版本 - 包含完整的 AI Partner Chat 功能 - 支持个性化画像、多层次记忆和向量化知识库 - 集成了完整的 LangGraph 学习环境 ## 🧠 LangGraph 学习环境项目内置了完整的 LangGraph 学习和开发环境（位于 `.claude/langgraph-development`），专为初学者设计： - 🚀 开包即用，一键启动学习环境 - 🎓 渐进式学习路径，从基础到高级 - 📚 丰富的教程、示例和文档 - 🛠️ 完整的开发工具链通过运行 `python .claude/langgraph-development/start.py` 开始你的 LangGraph 学习之旅！

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软件开发工程师

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ai-partner-chat

软件开发工程师

基于用户画像和向量化笔记提供个性化对话。当用户需要个性化交流、上下文感知的回应，或希望 AI 记住并引用其之前的想法和笔记时使用。

原文语言：英语

2025-11-14

langgraph-development

软件开发工程师

专业的LangGraph AI应用开发技能，提供从概念到生产的完整开发指导。基于Context7最新调研，涵盖StateGraph设计、多代理协作、RAG系统实现、生产部署等核心场景。使用此技能构建有状态、多参与者、长期运行的AI代理应用。

2025-11-11

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