Yu AI Agent - 智能AI代理平台

一个基于Spring AI和Vue3构建的智能AI代理平台，集成了多种AI能力，包括恋爱顾问、超级智能体、RAG知识库、工具调用和MCP协议支持。

🌟 项目特色

• 🤖 多AI应用集成：恋爱顾问、超级智能体等多种AI应用
• 🧠 RAG知识库：基于PGVector的向量数据库，支持文档检索增强
• 🔧 工具调用：丰富的工具集，包括文件操作、网页抓取、PDF生成等
• 🌐 MCP协议：支持模型上下文协议，可扩展外部服务
• 💬 实时对话：支持SSE流式响应，提供流畅的对话体验
• 🎨 现代化UI：基于Vue3的响应式前端界面
• 🐳 容器化部署：支持Docker一键部署

🏗️ 技术架构

后端技术栈

• 框架：Spring Boot 3.4.4
• AI框架：Spring AI 1.0.0-M6
• 数据库：MySQL + PostgreSQL (PGVector)
• ORM：MyBatis-Plus
• 连接池：Druid
• 文档：Knife4j (Swagger)
• 工具库：Hutool
• 认证：JWT

前端技术栈

• 框架：Vue 3.3.4
• 路由：Vue Router 4.2.4
• HTTP客户端：Axios
• 构建工具：Vite
• 实时通信：Server-Sent Events (SSE)

AI能力

• 大模型：阿里云百炼、灵积大模型
• 向量数据库：PGVector
• 工具调用：Spring AI Tool Framework
• MCP协议：模型上下文协议支持

📁 项目结构

yu-ai-agent/
├── src/main/java/com/yupi/yuaiagent/
│   ├── app/                    # AI应用层
│   │   └── LoveApp.java       # 恋爱顾问应用
│   ├── advisor/               # 拦截器
│   ├── chatmemory/            # 对话记忆
│   ├── config/                # 配置类
│   ├── controller/            # 控制器
│   ├── entity/                # 实体类
│   ├── interceptor/           # 拦截器
│   ├── mapper/                # 数据访问层
│   ├── model/                 # AI模型
│   │   ├── YuManus.java      # 超级智能体
│   │   └── ToolCallAgent.java # 工具调用代理
│   ├── rag/                   # RAG相关
│   ├── service/               # 业务服务
│   ├── tools/                 # 工具集
│   │   ├── FileOperationTool.java
│   │   ├── WebScrapingTool.java
│   │   ├── PDFGenerationTool.java
│   │   └── ...
│   └── utils/                 # 工具类
├── src/main/resources/
│   ├── document/              # 知识库文档
│   ├── prompt/                # 提示词模板
│   └── mcp-servers/           # MCP服务器
├── yu-ai-agent-frontend/      # 前端项目
└── yu-image-search-mcp-server/ # 图片搜索MCP服务器

🚀 快速开始

环境要求

• Java 21+
• Node.js 16+
• MySQL 8.0+
• PostgreSQL 13+ (支持pgvector扩展)
• Maven 3.6+

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd yu-ai-agent

2. 数据库配置

MySQL配置

CREATE DATABASE yu_ai_agent CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

PostgreSQL配置

CREATE DATABASE yu_ai_agent;
-- 安装pgvector扩展
CREATE EXTENSION vector;

3. 配置文件

复制并修改配置文件：

cp src/main/resources/application-local.yml.example src/main/resources/application-local.yml

配置示例：

spring:
  datasource:
    mysql:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/yu_ai_agent
      username: your_username
      password: your_password
    postgresql:
      url: jdbc:postgresql://localhost:5432/yu_ai_agent
      username: your_username
      password: your_password
  ai:
    dashscope:
      api-key: your_dashscope_api_key
    mcp:
      client:
        stdio:
          servers-configuration: classpath:mcp-servers.json

4. 启动后端

# 使用Maven启动
mvn spring-boot:run

# 或使用JAR包启动
mvn clean package
java -jar target/yu-ai-agent-0.0.1-SNAPSHOT.jar

5. 启动前端

cd yu-ai-agent-frontend
npm install
npm run dev

6. 访问应用

• 前端地址：http://localhost:5173
• 后端API：http://localhost:8123/api
• API文档：http://localhost:8123/api/swagger-ui.html

🐳 Docker部署

构建镜像

# 构建后端镜像
docker build -t yu-ai-agent:latest .

# 构建前端镜像
cd yu-ai-agent-frontend
docker build -t yu-ai-agent-frontend:latest .

使用Docker Compose

version: '3.8'
services:
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: yu_ai_agent
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql

  postgresql:
    image: pgvector/pgvector:pg15
    environment:
      POSTGRES_DB: yu_ai_agent
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
    ports:
      - "5432:5432"
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

  backend:
    image: yu-ai-agent:latest
    ports:
      - "8123:8123"
    depends_on:
      - mysql
      - postgresql
    environment:
      SPRING_PROFILES_ACTIVE: prod

  frontend:
    image: yu-ai-agent-frontend:latest
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - backend

volumes:
  mysql_data:
  postgres_data:

🔧 功能特性

1. AI恋爱顾问

• 基于专业恋爱知识库的智能咨询
• 支持多轮对话记忆
• 生成个性化恋爱报告
• RAG检索增强回答

2. 超级智能体 (YuManus)

• 多工具集成调用
• 复杂任务分解执行
• 支持文件操作、网页抓取、PDF生成等
• 智能任务规划

3. RAG知识库

• 基于PGVector的向量存储
• 支持文档切片和检索
• 查询重写和优化
• 上下文增强

4. 工具调用

• 文件操作：创建、读取、写入文件
• 网页抓取：使用Jsoup抓取网页内容
• PDF生成：支持中文字体的PDF生成
• 资源下载：下载网络资源
• 终端操作：执行系统命令
• 网络搜索：集成搜索API

5. MCP协议支持

• 支持高德地图API
• 自定义图片搜索服务
• 可扩展的外部服务集成

📚 API文档

主要接口

AI对话接口

GET /api/ai/love_app/chat/sync?message={message}&chatId={chatId}
GET /api/ai/love_app/chat/sse?message={message}&chatId={chatId}

超级智能体接口

GET /api/ai/manus/chat?message={message}

MCP工具接口

GET /api/ai/mcp/chat?message={message}&chatId={chatId}

用户管理接口

POST /api/user/register
POST /api/user/login
GET /api/user/current

🔧 开发指南

添加新工具

1. 创建工具类：

@Component
public class MyCustomTool {
    @Tool(description = "工具描述")
    public String myTool(@ToolParam(description = "参数描述") String param) {
        // 工具实现
        return "结果";
    }
}

2. 注册工具：

@Configuration
public class ToolRegistration {
    @Bean
    public ToolCallback[] allTools() {
        return ToolCallbacks.from(
            // 现有工具...
            new MyCustomTool()
        );
    }
}

添加MCP服务器

1. 在mcp-servers.json中配置：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "java",
      "args": ["-jar", "my-server.jar"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

自定义RAG

1. 创建文档加载器：

@Component
public class MyDocumentLoader {
    public List<Document> loadDocuments() {
        // 加载文档逻辑
    }
}

2. 配置向量存储：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    @Bean
    public VectorStore myVectorStore() {
        // 向量存储配置
    }
}

🧪 测试

# 运行后端测试
mvn test

# 运行前端测试
cd yu-ai-agent-frontend
npm test

📝 配置说明

环境配置

• application.yml - 基础配置
• application-local.yml - 本地开发配置
• application-prod.yml - 生产环境配置

关键配置项

# AI模型配置
spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY}
    
# 数据库配置
  datasource:
    mysql:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/yu_ai_agent
    postgresql:
      url: jdbc:postgresql://localhost:5432/yu_ai_agent

# MCP配置
    mcp:
      client:
        stdio:
          servers-configuration: classpath:mcp-servers.json

🤝 贡献指南

1. Fork 项目
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 打开 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

• Spring AI - AI应用开发框架
• Vue.js - 渐进式JavaScript框架
• 阿里云百炼 - 大模型服务
• PGVector - PostgreSQL向量扩展

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