# Agent Web Chat

基于 LangGraph 的多模态对话 Agent，支持文本、图片、音频输入，具备屏幕截图、浏览器控制、RAG 知识库、数据库查询等工具调用能力。

## 快速开始

### 1. 克隆仓库并进入项目目录

```bash
git clone <your-repo-url>
cd Agent

Windows:
bash
python -m venv myenv
.\myenv\Scripts\activate
macOS / Linux:
bash
python -m venv myenv
source myenv/bin/activate

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

gedit .env
必须填写的变量：
LLM_BASE_URL – 大模型 API 基础地址
LLM_API_KEY – API 密钥
LLM_MODEL – 模型名称（如 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct）
TTS_BASE_URL – 文本转语音服务地址（可选，若不使用音频回复可不填）
ASR_BASE_URL – 语音识别服务地址（可选）
RAG_BASE_URL – RAG 嵌入与重排序服务地址（可选）

# 启动 Web 对话服务（推荐）
# 确保在 Agent 目录下，且 PYTHONPATH 包含 src 目录
cd ./Agent
export PYTHONPATH=src:$PYTHONPATH   # Linux/macOS
# 或 Windows PowerShell: $env:PYTHONPATH="src;$env:PYTHONPATH"
uvicorn web.server:app --host 0.0.0.0 --port 8765

# （可选）通过 Cloudflare Tunnel 暴露公网
cloudflared tunnel --url http://localhost:8765

# 进入项目目录并提交代码（Windows 下路径为 .\Agent\）
cd Agent
git add .
git commit -m "修改内容的说明"
git push