Proteus Workflow Engine

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

GitHub

Proteus AI：多智能体工作流引擎

Python 3.11+ FastAPI License: MIT

Proteus AI 是一个强大的、可扩展的、基于 Python 和 FastAPI 构建的多智能体工作流引擎。它旨在提供一个灵活、高效的平台，用于构建和管理复杂的自动化任务和智能代理系统。

🌊 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：

  • 强大的可变性：引擎通过不同节点类型的组合实现各种复杂的工作流
  • 智能适应：Agent 系统能够智能地选择最适合的工具和执行路径
  • 灵活性：引擎能够灵活处理各种任务场景和数据流

✨ 核心特性

🧠 强大的多智能体系统

  • 高级推理能力：基于 Chain-of-Thought (CoT) 推理，支持复杂的任务分解和决策
  • 动态工具调用：智能体能够根据任务需求动态选择并调用内置或外部工具
  • 多轮对话与上下文管理：支持多轮对话，保持上下文连贯性，提升交互体验
  • 多样化智能体模式：提供超级智能体、自动工作流智能体、MCP 智能体、多智能体协作、深度研究智能体和浏览器智能体等
  • 任务交接：支持智能体之间进行任务交接，实现更复杂的协作流程

🔄 灵活的工作流编排

  • 可视化工作流构建：直观的 Web 界面支持节点和边的拖拽，轻松构建复杂工作流
  • 完整的生命周期管理：支持工作流的创建、启动、暂停、恢复和取消
  • 智能调度：处理节点依赖关系，确保数据流和执行顺序正确
  • 异步执行与实时监控：基于 SSE (Server-Sent Events) 实现实时通信，监控节点执行状态和结果
  • 高级工作流结构：支持循环执行和工作流嵌套，提升复用性和灵活性

🛠️ 丰富的内置节点与可扩展性

内置超过 20 种节点类型，涵盖多种操作，并支持轻松扩展：

类别节点类型功能描述
数据与文件file_read, file_write文件读写操作
数据库操作db_query, db_execute, mysql_node数据库查询和执行
信息检索duckduckgo_search, arxiv_search, serper_search多种搜索引擎集成
Web 爬虫web_crawler, web_crawler_local网页内容抓取
代码与自动化python_execute, terminalPython 代码和终端命令执行
浏览器自动化browser_agent浏览器操作自动化
交互与通信api_call, chat, user_input, email_senderAPI 调用、聊天、用户输入、邮件发送
特殊功能weather_forecast, mcp_client, team_generator, workflow_generate天气预报、MCP 客户端、团队生成、工作流生成

📊 实时监控与可视化

  • SSE 实时通信：通过 Server-Sent Events 实现前后端实时数据传输
  • 节点状态实时更新：Web 界面实时展示节点执行进度、状态和结果
  • 智能体思考过程可视化：实时显示智能体思考过程和操作，增强可观察性
  • 历史记录管理：支持会话历史的查询、存储、摘要生成和恢复

🔌 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
  • LLM 工具理解：标准化的工具描述便于大型语言模型 (LLM) 理解和使用工具

🛡️ 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。

🎨 用户友好的界面与工具

  • Web 可视化界面：提供直观的 Web 界面进行工作流构建、智能体交互和状态监控
  • 命令行工具 (CLI)：功能强大的 CLI 工具，方便开发者和用户在终端中直接与 Proteus AI 系统交互

📋 实际效果展示

请查看 examples/ 文件夹中的研究报告示例，展示 Proteus 在复杂信息收集和分析方面的能力：

🚀 快速开始

环境要求

  • Python 3.11+
  • Docker (可选，用于容器化部署)
  • LLM API 密钥 (支持多种 LLM 服务，默认配置为 Deepseek Chat)
  • Redis (用于缓存和会话管理)

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/yourusername/proteus-ai.git
cd proteus-ai

2. 创建并激活虚拟环境

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
venv\Scripts\activate     # Windows

3. 安装核心依赖

pip install -r proteus/requirements.txt

4. 配置环境变量

复制 .env.example 到 .env，并根据需要编辑配置文件：

cp proteus/.env.example proteus/.env

编辑 proteus/.env 文件，设置必要的环境变量：

# LLM API 配置
API_KEY=your_llm_api_key_here
MODEL_NAME=deepseek-chat

# Redis 配置
REDIS_HOST=localhost
REDIS_PORT=6379
REDIS_PASSWORD=your_redis_password

# 其他可选配置
SERPER_API_KEY=your_serper_api_key  # 用于 Web 搜索
MCP_CONFIG_PATH=./proteus/proteus_mcp_config.json

5. 浏览器自动化依赖 (可选)

如果需要使用浏览器自动化功能（如 browser_agent 或 web_crawler_local 节点），请安装 Playwright：

playwright install

启动服务

本地开发模式

# 确保已安装所有依赖
pip install -r proteus/requirements.txt
playwright install  # 如果需要浏览器自动化功能

# 启动服务
cd proteus
python main.py

服务启动后，访问 http://localhost:8000 即可打开 Web 界面。

使用 Docker 部署

# 构建 Docker 镜像（在项目根目录执行）
docker build -t proteus -f proteus/Dockerfile .

# 使用 Docker Compose 启动所有服务
docker-compose -f proteus/docker/docker-compose.yml up -d

服务启动后，访问 http://localhost:8000 即可打开 Web 界面。也可以通过 https://localhost:9443 访问 Nginx 代理后的 HTTPS 服务。

命令行工具 (CLI)

Proteus AI 提供功能强大的命令行工具，方便在终端中直接交互：

# 安装 CLI 依赖
pip install -r cli/requirements_cli.txt

# 运行 CLI 工具进行聊天
python cli/proteus-cli.py chat "你好"

# 查看 CLI 帮助
python cli/proteus-cli.py --help

关于 CLI 工具的详细用法和高级功能，请参阅 cli/CLI_README.md。

⚙️ 配置说明

主要配置项在 proteus/.env 文件中，您需要从 proteus/.env.example 复制并配置：

必需配置

  • API_KEY: LLM API 密钥（必填）
  • MODEL_NAME: 使用的模型名称（默认为 deepseek-chat）

可选配置

  • REASONER_MODEL_NAME: 推理模型名称（可选）
  • SERPER_API_KEY: 用于 Web 搜索的 Serper API 密钥（可选）
  • MCP_CONFIG_PATH: MCP 配置文件路径（默认为 ./proteus/proteus_mcp_config.json）
  • REDIS_HOST: Redis 服务器地址（默认为 localhost）
  • REDIS_PORT: Redis 服务器端口（默认为 6379）
  • REDIS_DB: Redis 数据库索引（默认为 0）
  • REDIS_PASSWORD: Redis 密码（可选）
  • SANDBOX_URL: 沙箱服务 URL（默认为 http://localhost:8001）

高级配置

  • LANGFUSE_ENABLED: 是否启用 Langfuse 监控（默认为 true）
  • BROWSER_USE_MODEL: 浏览器自动化使用的模型
  • CAIYUN_TOKEN: 彩云天气 API token
  • EMAIL_USER, EMAIL_PASSWORD: 邮件发送配置

🧠 Agent 功能详解

Proteus AI 提供了多种强大的智能体模式，每种模式针对不同的应用场景设计：

🤖 Chat 智能体

基础的对话智能体，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,
    user_name=user_name
)

# 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：

  • 支持多轮对话和上下文记忆
  • 动态工具调用和选择
  • 文件上传和内容分析
  • 实时流式响应

🔬 深度研究智能体 (Deep Research)

专门用于复杂研究任务的智能体，支持多轮深度探索：

# 深度研究智能体配置
deep_research_agent = ReactAgent(
    tools=["python_execute", "serper_search", "web_crawler", "user_input"],
    instruction="",
    stream_manager=stream_manager,
    max_iterations=10,
    model_name="deepseek-chat",
    prompt_template=REACT_PLAYBOOK_PROMPT_v3,
    role_type=TeamRole.GENERAL_AGENT,
    conversation_id=conversation_id,
    user_name=user_name
)

# 执行深度研究任务
result = await deep_research_agent.run(
    query="深入研究中美人工智能政策差异及其对产业发展的影响",
    chat_id=chat_id
)

研究能力：

  • 多源信息收集（搜索引擎、学术论文、网页内容）
  • 深度分析和综合报告生成
  • 自动化的数据验证和交叉验证
  • 结构化研究成果输出

💻 CodeAct 智能体

专注于代码执行的智能体，特别适合编程和自动化任务：

# CodeAct 智能体配置
codeact_agent = ReactAgent(
    tools=["python_execute", "user_input"],
    instruction="""
    你是一个CodeAct Agent，主要使用Python代码执行工具来完成用户请求的任务。
    你可以使用Python代码进行任何计算、数据获取和处理。
    在编写代码时，请确保代码安全且只执行必要的操作。
    """,
    stream_manager=stream_manager,
    max_iterations=8,
    model_name="deepseek-chat",
    prompt_template=REACT_PLAYBOOK_PROMPT_v2,
    role_type=TeamRole.GENERAL_AGENT,
    conversation_id=conversation_id,
    user_name=user_name
)

# 执行代码任务
result = await codeact_agent.run(
    query="请编写一个Python脚本来分析这个数据集并生成可视化图表",
    chat_id=chat_id,
    context=dataset_context
)

编程能力：

  • Python 代码编写和执行
  • 数据处理和分析
  • 自动化脚本生成
  • 沙箱环境安全执行

🌐 浏览器智能体 (Browser Agent)

集成浏览器自动化的智能体，支持网页交互和数据提取：

# 浏览器智能体配置
browser_agent = ReactAgent(
    tools=["browser_agent", "python_execute", "user_input", "serper_search", "web_crawler"],
    instruction="",
    stream_manager=stream_manager,
    max_iterations=6,
    model_name="deepseek-chat",
    prompt_template=COT_BROWSER_USE_PROMPT_TEMPLATES,
    role_type=TeamRole.GENERAL_AGENT,
    conversation_id=conversation_id,
    user_name=user_name
)

# 执行浏览器任务
result = await browser_agent.run(
    query="请登录电商网站并搜索最新款手机的价格和评价",
    chat_id=chat_id
)

浏览器能力：

  • 网页自动化操作（点击、滚动、表单填写）
  • 动态内容抓取
  • 用户交互模拟
  • 截图和页面状态记录

🦸 超级智能体 (Super Agent)

基于真实代码实现的智能团队组建和协调系统，能够自动分析复杂任务需求并组建专业团队：

核心工作流程

超级智能体遵循严格的问题评估→策略选择→团队组建→用户确认→团队执行的完整流程：

1. 问题复杂度评估

  • 简单问题：直接回答，不使用团队
  • 复杂问题：需要多步骤思考、专业知识、多领域结合或深度分析的问题

2. 团队组建流程

<!-- 第一步：生成团队配置 -->
<action>
  <thinking>
    这是一个关于构建机器学习模型进行股票预测的复杂问题，需要数据分析、特征工程、模型选择和评估等多个步骤。我应该组建一个专业团队来解决这个问题。
  </thinking>
  <team_generator>
    <user_input>需要一个团队来构建股票预测模型，包括数据科学家负责数据分析和特征工程，机器学习工程师负责模型构建和调优，金融分析师提供领域知识，以及软件工程师负责部署</user_input>
    <save_to_file>true</save_to_file>
    <file_name>stock_prediction_team.yaml</file_name>
  </team_generator>
</action>

<!-- 第二步：必须的用户确认步骤 -->
<action>
  <thinking>
    团队配置已生成，现在需要向用户展示生成的团队配置详情，并询问是否符合要求。用户确认后才会进行下一步的团队运行。
  </thinking>
  <user_input>
    <prompt>我已为您生成了股票预测模型构建团队的配置。团队包含以下角色：

团队配置详情：
[这里会显示生成的团队配置内容]

请问这个团队配置是否符合您的要求？您可以选择：
1. 确认并继续 - 如果配置符合要求
2. 需要调整 - 如果需要修改某些角色或职责
3. 重新生成 - 如果需要完全重新规划团队

请输入您的选择（1/2/3）或详细说明您的要求：</prompt>
    <input_type>text</input_type>
  </user_input>
</action>

<!-- 第三步：根据用户确认执行团队运行 -->
<action>
  <thinking>
    用户已确认团队配置符合要求，现在可以运行这个团队来解决股票预测模型构建的问题
  </thinking>
  <team_runner>
    <config_path>stock_prediction_team.yaml</config_path>
    <query>请构建一个LSTM模型来预测未来7天的股票价格走势，使用过去3年的历史数据，考虑技术指标和基本面因素</query>
    <max_iterations>10</max_iterations>
  </team_runner>
</action>

3. 实际代码实现

# 在 proteus/main.py 中的超级智能体实现
if agentmodul == "super-agent":
    # 超级智能体，智能组建team并完成任务
    logger.info(f"[{chat_id}] 开始超级智能体请求")
    prompt_template = COT_TEAM_PROMPT_TEMPLATES
    agent = ReactAgent(
        tools=["team_generator", "team_runner", "user_input"],
        instruction="",
        stream_manager=stream_manager,
        max_iterations=itecount,
        iteration_retry_delay=int(os.getenv("ITERATION_RETRY_DELAY", 30)),
        model_name=model_name,
        prompt_template=prompt_template,
        role_type=TeamRole.GENERAL_AGENT,
        conversation_id=conversation_id,
        conversation_round=conversation_round,
        user_name=user_name,
        tool_memory_enabled=tool_memory_enabled,
        sop_memory_enabled=sop_memory_enabled,
    )

    # 调用Agent的run方法，启用stream功能
    result = await agent.run(query, chat_id)
    await stream_manager.send_message(chat_id, await create_complete_event())

4. 团队生成节点 (TeamGeneratorNode)

# proteus/src/nodes/team_generator.py
class TeamGeneratorNode(BaseNode):
    """团队生成节点 - 根据用户输入生成团队配置的节点"""
    
    async def execute(self, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        user_input = str(params.get("user_input", "")).strip()
        save_to_file = bool(params.get("save_to_file", False))
        file_name = params.get("file_name", "")
        
        # 调用team_manager生成团队配置
        team_config = await self.team_manager.generate_team_config(user_input, request_id)
        
        # 如果需要保存到文件
        if save_to_file:
            file_path = self.team_manager.save_team_config(team_config, file_name)
            
        return {
            "success": True,
            "error": None,
            "team_config": team_config,
            "file_path": file_path if save_to_file else None
        }

5. 团队运行节点 (TeamRunnerNode)

# proteus/src/nodes/team_runner.py
class TeamRunnerNode(BaseNode):
    """团队运行节点 - 接收配置文件地址，装配team并运行"""
    
    async def execute(self, params: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        config_path = str(params.get("config_path", "")).strip()
        query = str(params.get("query", "")).strip()
        chat_id = params.get("chat_id", f"chat-{int(time.time())}")
        max_iterations = int(params.get("max_iterations", 5))
        
        # 加载YAML配置
        with open(full_config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            team_config = yaml.safe_load(f)
            
        # 创建团队实例
        self.team = PagenticTeam(
            team_rules=team_config["team_rules"],
            tools_config=tools_config,
            start_role=start_role_enum,
            conversation_id=conversation_id,
        )
        
        # 注册并运行团队
        await self.team.register_agents()
        await self.team.run(query, chat_id)
        
        return {
            "success": True,
            "error": None,
            "chat_id": chat_id,
            "execution_time": execution_time,
        }

6. 团队配置文件示例

# conf/stock_prediction_team.yaml
team_rules: |
  这是一个股票预测模型构建团队，各角色需要紧密协作：
  - 数据科学家负责数据分析和特征工程
  - 机器学习工程师负责模型构建和调优
  - 金融分析师提供领域知识和市场分析
  - 软件工程师负责模型部署和系统集成

start_role: COORDINATOR

roles:
  COORDINATOR:
    tools: ["serper_search", "web_crawler", "user_input"]
    prompt_template: "COORDINATOR_PROMPT_TEMPLATES"
    agent_description: "团队协调员，负责任务分配和进度管理"
    role_description: "你是一个经验丰富的项目协调员"
    termination_conditions:
      - type: "ToolTerminationCondition"
        max_iterations: 5
    model_name: "deepseek-chat"

  DATA_SCIENTIST:
    tools: ["python_execute", "serper_search"]
    prompt_template: "RESEARCHER_PROMPT_TEMPLATES"
    agent_description: "数据科学家，负责数据分析和特征工程"
    role_description: "你是一个专业的数据科学家"
    termination_conditions:
      - type: "ToolTerminationCondition"
        max_iterations: 8
    model_name: "deepseek-chat"

核心特性：

  • 智能团队组建：基于任务需求自动生成专业团队配置
  • 用户确认机制：团队配置必须经过用户确认才能执行
  • 多角色协作：支持协调员、研究员、分析师等多种角色
  • 动态角色管理：支持动态创建和配置团队角色
  • 完整生命周期：团队生成→用户确认→团队运行→结果整合
  • 配置持久化：支持将团队配置保存为YAML文件
  • 实时监控：通过SSE实时展示团队执行进度和结果

👥 多智能体团队协作 (Multi-Agent Team)

预配置的专业团队，针对特定任务类型优化：

# 多智能体团队配置（基于YAML配置文件）
team = PagenticTeam(
    team_rules=team_config["team_rules"],
    tools_config=tools_config,
    start_role=getattr(TeamRole, team_config["start_role"]),
    conversation_round=conversation_round,
    user_name=user_name,
    tool_memory_enabled=True,
    sop_memory_enabled=True
)

# 注册并运行团队
await team.register_agents(chat_id)
result = await team.run(
    query="完成一个完整的技术研究报告，包括市场分析、技术评估和未来趋势预测",
    chat_id=chat_id
)

团队特性：

  • 预定义角色和职责（研究员、分析师、协调员等）
  • 专业化工具配置
  • 记忆共享和知识传递
  • 任务交接和进度跟踪

🔧 高级功能

工具记忆系统

# 启用工具记忆
agent = ReactAgent(
    tools=all_tools,
    instruction="",
    stream_manager=stream_manager,
    tool_memory_enabled=True,  # 启用工具记忆
    sop_memory_enabled=True,   # 启用SOP记忆
    user_name=user_name        # 用户隔离
)

会话管理

# 会话历史管理
conversation_manager = ConversationManager(
    conversation_id=conversation_id,
    user_name=user_name,
    max_rounds=50  # 最大对话轮次
)

实时监控

# 实时状态监控
async for message in stream_manager.get_messages(chat_id):
    data = JSON.parse(message.data)
    # 处理智能体思考过程、工具调用、执行结果等实时信息

🛠️ 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
│   │   ├── nodes/          # 节点实现
│   │   ├── api/            # API 接口
│   │   ├── core/           # 核心引擎
│   │   └── utils/          # 工具函数
│   ├── static/             # 静态文件
│   ├── conf/               # 配置文件
│   ├── docker/             # Docker 配置
│   └── requirements.txt    # Python 依赖
├── examples/               # 使用示例
├── cli/                    # 命令行工具
└── docs/                   # 文档

2. 添加新节点类型

  1. 在 proteus/src/nodes/ 目录下创建新的节点文件
# proteus/src/nodes/custom_node.py
from src.nodes.base import BaseNode

class CustomNode(BaseNode):
    def __init__(self, node_id, params):
        super().__init__(node_id, params)
    
    async def execute(self, context):
        # 实现节点逻辑
        result = await self._process_data(context)
        return {"success": True, "data": result}
    
    async def _process_data(self, context):
        # 自定义处理逻辑
        return "处理结果"
  1. 在 proteus/src/nodes/node_config.yaml 中注册节点配置
CustomNode:
  type: "custom_node"
  class: "src.nodes.custom_node.CustomNode"
  name: "自定义节点"
  description: "自定义节点功能描述"
  output:
    result: "执行结果"
  params:
    param1:
      type: "str"
      required: true
      description: "参数1描述"

3. 扩展 Agent 功能

  1. 在 proteus/src/agent/prompt/ 中添加新的提示词模板
# proteus/src/agent/prompt/custom_prompt.py
CUSTOM_PROMPT_TEMPLATE = """
你是一个自定义智能体，请根据以下要求执行任务：
{instruction}

可用工具：{tools}

当前任务：{query}
"""

  1. 修改 proteus/src/agent/agent.py 实现新的推理方法

  2. 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：
const eventSource = new EventSource(`/stream/${chatId}`);
eventSource.onmessage = (event) => {
    const data = JSON.parse(event.data);
    // 处理实时数据
};

5. 测试指南

# 单元测试
python -m pytest tests/unit/

# 集成测试  
python -m pytest tests/integration/

# 端到端测试
python -m pytest tests/e2e/

6. 使用 MCP 功能

  1. 配置 MCP 服务器

在 proteus/proteus_mcp_config.json 中配置 MCP 服务器信息：

{
    "mcpServers": {
        "server-name": {
            "type": "sse", 
            "url": "https://your-mcp-server-url"
        }
    }
}
  1. 在代码中使用 MCP 管理器
from proteus.src.manager.mcp_manager import get_mcp_manager, initialize_mcp_manager

# 初始化 MCP 管理器
await initialize_mcp_manager()

# 获取 MCP 管理器实例
mcp_manager = get_mcp_manager()

# 获取所有工具
tools = mcp_manager.get_all_tools()

# 获取所有资源  
resources = mcp_manager.get_all_resources()
  1. 在 Agent 中使用 MCP 工具
    • 选择"MCP 智能体"模式
    • 或在自定义 Agent 中配置 MCP 工具

🔮 未来计划

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

核心功能增强

  • 完善工作流的暂停和恢复机制
  • 引入工作流模板系统
  • 实现工作流版本控制
  • 增加节点执行超时机制

节点类型扩展

  • 集成更多主流 AI 模型和第三方服务 API
  • 实现文件格式转换节点
  • 添加邮件和消息通知节点

Agent 系统优化

  • 进一步优化 Chain-of-Thought 推理
  • 增强多智能体协作机制
  • 实现智能体记忆系统和知识共享
  • 增强错误处理和恢复能力

用户体验改进

  • 优化 Web 界面交互
  • 添加工作流调试工具
  • 实现工作流执行日志导出功能
  • 增加性能监控面板

部署和运维

  • 添加集群部署支持
  • 实现自动化测试框架
  • 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

开发环境设置

  1. Fork 项目仓库
  2. 克隆你的 fork： 
    git clone https://github.com/yourusername/proteus-ai.git
cd proteus-ai
  3. 创建功能分支： 
    git checkout -b feature/your-feature-name
  4. 提交更改： 
    git commit -m "Add your feature description"
  5. 推送到分支： 
    git push origin feature/your-feature-name
  6. 创建 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证，详见 LICENSE 文件。

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