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# Agent Web Chat
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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。
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## 快速开始
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### 1. 克隆仓库并进入项目目录
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```bash
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git clone <your-repo-url>
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cd Agent
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Windows:
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bash
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python -m venv myenv
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.\myenv\Scripts\activate
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macOS / Linux:
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bash
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python -m venv myenv
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source myenv/bin/activate
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pip install --upgrade pip
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pip install -r requirements.txt
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pip install -e .
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gedit .env
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必须填写的变量：
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LLM_BASE_URL – 大模型 API 基础地址
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LLM_API_KEY – API 密钥
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LLM_MODEL – 模型名称（如 Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct）
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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）
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ASR_BASE_URL – 语音识别服务地址（可选）
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RAG_BASE_URL – RAG 嵌入与重排序服务地址（可选）
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# 启动 Web 对话服务（推荐）
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# 确保在 Agent 目录下，且 PYTHONPATH 包含 src 目录
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cd ./Agent
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export PYTHONPATH=src:$PYTHONPATH # Linux/macOS
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# 或 Windows PowerShell: $env:PYTHONPATH="src;$env:PYTHONPATH"
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uvicorn web.server:app --host 0.0.0.0 --port 8765
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# （可选）通过 Cloudflare Tunnel 暴露公网
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cloudflared tunnel --url http://localhost:8765
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# 进入项目目录并提交代码（Windows 下路径为 .\Agent\）
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cd Agent
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git add .
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git commit -m "修改内容的说明"
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git push
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