Proteus Workflow Engine

A modern, extensible multi-agent workflow engine with real-time monitoring and a web visualization interface.

GitHub

Proteus AI：极简智能个人助理

Python 3.11+ FastAPI Android License: MIT

Proteus AI 是一款极简的个人 AI 助理，提供 Web 网页端和 Android 客户端，让你随时随地享受强大的 AI 能力。它能进行深度研究、多任务并行深度研究，并兼容丰富的技能扩展生态（内置 59 个专业技能），让每一个人都能拥有属于自己的智能助理。

🌊 项目名称由来

Proteus（普罗透斯）源自希腊神话中的海神，他以能够随意改变自己的形态而闻名。这个名字完美契合了本项目的核心特性：

  • 强大的适应性：支持从日常对话到复杂深度研究的各种场景
  • 智能工具调用：根据任务自动选择搜索、代码执行、网页爬取等最合适的工具
  • 极度灵活：通过技能系统扩展能力，满足个人或团队的专属需求

✨ 核心特性

🔬 深度研究 & 多任务深度研究

  • 深度研究：对指定主题进行系统性多源研究，自动搜索、整理、分析，生成专业研究报告
  • 多任务深度研究：多个智能体并行协作，同时处理多个研究子任务，大幅提升研究效率
  • 多源信息验证：整合搜索引擎、学术论文、网页爬取等多种信息源，交叉验证提升报告质量

🛠️ 丰富的技能生态（59 个内置技能）

支持一键调用预定义技能，覆盖从研究、开发到内容创作的各类场景：

技能分类代表技能说明
研究与分析deep-research、stock-research、consultant深度研究、股票研究、专业咨询
开发与部署cloudflare-deploy、vercel-deploy、netlify-deploy一键云端部署
内容创作doc、docx、spreadsheet、canvas-design文档、表格、设计稿生成
协作与集成notion-*、linear、slack-gif-creator、sentry主流协作工具集成
多媒体imagegen、sora、transcribe、speech图像生成、视频、语音处理
代码与工程create-pr、gh-fix-ci、webapp-testing、mcp-builder自动化工程任务

🌐 Web 网页端

  • 极简对话界面：开箱即用，无需安装，打开浏览器即可与 AI 对话
  • 实时流式回复：通过 SSE 实时展示 AI 思考过程和回复内容
  • 思考链路可视化：直观展示 AI 的推理步骤和工具调用过程
  • Markdown & Mermaid 渲染：支持富文本格式，自动渲染流程图、时序图等
  • 会话历史管理：随时切换和回顾历史对话记录

📱 Android 客户端

  • 随时随地：手机端与 Web 端功能对等，随时随地使用 AI 助理
  • 三种增强模式：一键开启深度研究 🌐 / 网络搜索 🔍 / 技能调用 🛠️
  • 实时流式对话：SSE 实时接收 AI 回复，支持 Markdown 和 Mermaid 图表渲染
  • 思考过程展示：可折叠卡片展示 AI 推理链路和工具调用详情
  • Material Design 3：支持深色/浅色主题自动切换

🧠 智能对话系统

  • 多轮对话与上下文管理：支持多轮对话，保持上下文连贯性
  • 动态工具调用：根据任务需求自动选择并调用内置或外部工具
  • 文件分析：支持上传文件并基于文件内容进行问答和分析
  • 工具记忆：记录工具调用历史，持续优化交互体验

🔌 MCP (Model Context Protocol) 支持

  • 标准化外部工具集成：支持 MCP 标准，动态加载和管理外部工具和资源
  • 远程 MCP 服务器集成：通过 MCP 客户端节点与外部服务无缝交互

🛡️ 安全沙箱环境

提供独立的沙箱环境，用于安全地执行 Python 代码和终端命令，隔离潜在风险。

📋 深度研究报告示例

以下为 Proteus AI 深度研究功能生成的真实报告示例，展示其在复杂信息收集、多源分析、结构化输出方面的能力：

🚀 快速开始

💡 三步即可拥有自己的 AI 助理：部署服务 → 打开浏览器或安装 App → 开始对话

请严格遵循以下流程构建和启动项目。

前提条件

  • Docker & Docker Compose
  • OpenSSL (用于生成 SSL 证书)

构建与启动流程

1. 构建 Sandbox 镜像

首先构建用于安全执行代码的沙箱环境镜像。

cd sandbox
./build.sh
cd ..

2. 构建 Proteus 镜像

构建核心 Agent 服务的镜像。

cd proteus
docker build -t proteus-agent .

3. 生成 SSL 证书

为 Nginx 服务生成 SSL 证书，以支持 HTTPS 访问。

# 确保在 proteus 目录下
./bin/generate-ssl-cert.sh

4. 启动服务

进入 Docker 目录并启动所有服务。

cd docker

# 首次启动前，请确保配置了必要的环境变量
# 复制示例配置文件
# cp volumes/agent/.env.example volumes/agent/.env
# cp volumes/sandbox/.env.example volumes/sandbox/.env

# 启动服务
docker-compose up -d

服务启动后：

  • Web 界面访问地址: https://localhost (通过 Nginx 代理) 或 http://localhost:8000
  • Sandbox 服务运行在: http://localhost:8000 (容器内部端口)

⚙️ 配置说明

主要配置项位于 proteus/docker/volumes/agent/.env 文件中。您需要从 .env.example 复制并配置：

🤖 智能体模式

Proteus AI 提供多种智能体运行模式，在 Web 端或 App 端发送消息时可按需选择：

模式使用场景
chat日常对话，支持工具调用和多轮上下文
task自动规划并完成复杂任务
workflow执行可视化工作流
super-agent超级智能体，更强规划与执行能力
mcp-agent通过 Model Context Protocol 调用外部工具
browser-agent自动化网页交互操作
deep-research深度研究：对指定主题系统性研究，自动生成研究报告
deep-research-multi多任务深度研究：多智能体协作，并行处理多个研究子任务
codeact-agent通过编写并运行代码解决问题

📚 技能系统

Proteus AI 内置 59 个专业技能，发送消息时启用"技能调用"模式即可使用。技能由 AI 自动解析并执行，无需手动配置：

skills/
├── deep-research/          # 深度研究，生成专业分析报告
├── multi-task-deep-research/ # 多任务并行深度研究
├── stock-research/         # 股票与金融研究
├── consultant/             # 专业咨询顾问
├── cloudflare-deploy/      # Cloudflare 自动部署
├── vercel-deploy/          # Vercel 自动部署
├── netlify-deploy/         # Netlify 自动部署
├── create-pr/              # 自动创建 GitHub PR
├── gh-fix-ci/              # 自动修复 CI 失败
├── doc/ & docx/            # 文档自动生成
├── spreadsheet/            # 表格数据处理
├── imagegen/               # AI 图像生成
├── speech/ & transcribe/   # 语音处理与转录
├── figma/                  # Figma 设计稿集成
├── notion-*/               # Notion 知识库集成（4 个技能）
├── sentry/                 # 错误监控集成
└── ...                     # 更多技能持续扩展中

💡 技能存储在 proteus/docker/volumes/agent/skills/ 目录，可自由添加自定义技能扩展能力。

🧠 Chat 智能体（开发者参考）

Proteus AI 的核心是 Chat 智能体，支持工具调用和上下文管理：

# 使用 Chat 智能体进行对话
chat_agent = ChatAgent(
    stream_manager=stream_manager,
    model_name="deepseek-chat",
    enable_tools=True,
    tool_choices=["serper_search", "web_crawler", "python_execute"],
    max_tool_iterations=5,
    conversation_id=conversation_id,
    conversation_round=5,
    enable_tool_memory=True,
    enable_skills_memory=True,
    user_name=user_name,
    selected_skills=selected_skills,
    workspace_path=workspace_path,  # 可选，工作区路径
)

# 运行智能体
result = await chat_agent.run(
    chat_id=chat_id,
    text="请搜索最新的人工智能发展动态并进行分析",
    file_analysis_context=file_context
)

核心特性：

  • 多轮对话：支持上下文记忆，能够理解对话历史
  • 动态工具调用：根据用户意图自动选择并调用合适的工具（如搜索、代码执行、网页爬取）
  • 文件分析：支持上传文件并基于文件内容进行问答和分析
  • 实时流式响应：通过 SSE 实时输出思考过程和回复内容
  • 技能系统：支持技能调用和技能记忆，可扩展智能体能力
  • 工具记忆：记录工具调用历史，优化后续交互

🛠️ 开发指南

1. 项目结构

proteus-ai/
├── proteus/                 # 主应用目录
│   ├── src/                # 源代码
│   │   ├── agent/          # 智能体系统（chat_agent.py、base_agent.py、prompt/）
│   │   ├── nodes/          # 节点实现（agent_node_config.yaml 及各节点文件）
│   │   ├── api/            # API 接口（stream_manager、llm_api、events 等）
│   │   ├── auth/           # 认证模块
│   │   ├── login/          # 登录模块
│   │   ├── manager/        # 管理器模块（会话、模型等）
│   │   ├── tasks/          # 任务处理器
│   │   └── utils/          # 工具函数
│   ├── static/             # 静态文件（Web 界面）
│   ├── conf/               # 配置文件（压缩策略、模型配置等）
│   ├── docker/             # Docker 配置及 volumes
│   ├── bin/                # 脚本工具（SSL 证书生成等）
│   ├── scripts/            # 辅助脚本
│   ├── tests/              # 测试文件
│   └── requirements.txt    # Python 依赖
├── sandbox/                # 沙箱环境（安全代码执行）
├── app/                    # Android 客户端
│   └── src/                # Kotlin/Compose 源码
├── server/                 # 轻量级 Web 服务器
│   ├── main.py             # FastAPI 主应用
│   ├── requirements.txt    # Python 依赖
│   └── .env.example        # 环境变量示例
├── examples/               # 使用示例
│   ├── deep-research/      # 深度研究报告示例
│   └── self_improving_agent/ # 自我改进智能体示例
├── AGENTS.md               # 智能体详细文档
└── README.md               # 项目说明

2. 添加新节点类型

  1. 在 proteus/src/nodes/ 目录下创建新的节点文件
  2. 在 proteus/src/nodes/agent_node_config.yaml 中注册 Agent 工具配置

3. 扩展 Agent 功能

  1. 在 proteus/src/agent/prompt/ 中添加新的提示词模板
  2. 修改 proteus/src/agent/agent.py 实现新的推理方法
  3. 注册新的工具到 Agent 系统

4. 前端开发

  1. 静态资源位于 proteus/static/ 目录
  2. 使用 SSE 接收实时更新

5. 测试指南

# 运行测试
cd proteus
python -m pytest tests/

6. 使用 MCP 功能

  1. 配置 MCP 服务器
  2. 在代码中使用 MCP 管理器
  3. 在 Agent 中使用 MCP 工具

📱 Android 客户端 (app/)

app/ 目录包含 Proteus AI 的官方 Android 客户端，基于 Jetpack Compose + Kotlin + Material Design 3 构建，让你随时随地通过手机使用 AI 个人助理服务。详细说明见 app/README.md。

主要功能

  • 实时流式对话：通过 SSE 实时接收 AI 回复，支持 Markdown 渲染和 Mermaid 图表
  • 思考过程可视化：可折叠卡片展示 AI 推理链路和工具调用详情
  • 三种增强模式：深度研究 🌐 / 网络搜索 🔍 / 技能调用 🛠️，按需一键开启
  • 会话历史管理：侧边栏显示所有历史对话，点击即可加载历史记录
  • Token 管理：Bearer Token 安全持久化存储
  • 停止任务：AI 回复过程中可随时中断
  • Material Design 3：支持深色/浅色主题自动切换

快速上手

1. 启动后端服务

按照本 README 上方的"快速开始"章节启动 Proteus AI 后端服务。

2. 编译安装应用

# 进入 app 目录
cd app

# 编译调试版 APK（需已配置 Android SDK 环境变量）
./gradlew assembleDebug

# 安装到已连接的 Android 设备
adb install app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk

推荐使用 Android Studio 2023.3+ 打开 app/ 目录，点击 ▶️ Run 直接安装并运行。

3. 配置服务器地址

场景配置方式
Android 模拟器访问本机（默认）无需修改，默认 http://10.0.2.2:8888/
真机访问局域网服务器修改 app/build.gradle.kts 中 defaultConfig 的 BASE_URL 为局域网 IP
生产环境修改 buildTypes.release 中的 BASE_URL

4. 首次使用

  1. 启动应用，自动弹出 Token 配置对话框
  2. 输入 Proteus AI 后端服务的 Bearer Token
  3. 确认后自动加载历史会话，即可开始对话

更多详细说明（架构、接口文档、常见问题等）请查看 app/README.md。

🌐 轻量级 Web 服务器 (server/)

server/ 目录包含一个基于 FastAPI 的轻量级 Web 服务器，提供对话管理、模型配置查询、任务队列提交和 SSE 流式重放等接口，详细说明见 server/README.md。

主要接口

方法路径说明
GET/conversations获取当前用户的会话列表
GET/conversations/{id}获取指定会话详情
GET/models获取可用模型列表
GET/replay/stream/{chat_id}SSE 流式重放已保存的聊天记录
POST/submit_task提交任务到 Redis 队列
GET/health服务健康检查

快速启动

cd server

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写 Redis 连接信息

# 启动服务
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

服务启动后可访问：

认证方式

在请求头中携带 Bearer Token：

Authorization: Bearer <your_token>

🔮 未来计划

我们致力于不断改进 Proteus AI 个人助理，以下是未来可能优先考虑的功能和优化：

核心功能增强

  • 支持更多 LLM 模型（GPT-4o、Claude、Gemini 等）
  • 增强多智能体协作与并行深度研究能力
  • 实现智能体记忆系统和跨会话知识共享
  • 增强错误处理和自动恢复能力

技能生态扩展

  • 持续新增专业技能，覆盖更多垂直领域
  • 支持用户自定义并分享技能
  • 技能市场与技能版本管理

用户体验改进

  • 优化 Web 界面交互，提升极简体验
  • 增加文件上传与多模态（图像、语音）支持
  • Android App 离线缓存与推送通知
  • 支持 iOS 客户端

部署和运维

  • 添加集群部署支持
  • 优化资源使用效率
  • 增加监控告警机制

🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来帮助改进项目。在提交代码前，请确保：

  • 代码符合项目的编码规范
  • 添加了必要的测试用例
  • 更新了相关文档
  • 遵循 Git 提交规范
  • 通过所有 CI 检查

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。

🔗 相关资源

💬 支持与反馈

如果您在使用过程中遇到问题或有改进建议，请通过以下方式联系我们：

Proteus AI - 极简个人助理，让深度研究与复杂任务触手可及

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