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🐼 Panda Bot: Lightweight Personal AI Assistant 🤖

Panda Bot 是一个本地优先（local-first）的 Python Agent 项目，目标是用尽量少的代码提供可落地的个人助手能力：

• deepagent_demo.py：交互式命令行 Agent
• feishu_deepagent_bot.py：飞书长连接 Bot（含 Cron 调度与 Heartbeat）

它集成了浏览器自动化、MCP 工具、可扩展技能包（skills/）以及会话/记忆持久化，适合做个人自动化与 Bot 场景。

✨ Key Features

• 轻量双入口：CLI + 飞书 Bot。
• 调度能力：支持 Cron 任务增删查跑。
• 主动唤醒：Heartbeat 支持周期和活跃时段约束。
• 浏览器工具：基于 DrissionPage 的自动化能力。
• MCP 扩展：通过 mcp.json 接入外部工具服务。
• Skills 机制：自动发现 skills/**/SKILL.md。
• 长期记忆：SQLite + Embedding + Summary 组合。

🎬 Showcase

气象图生成并发送 AI 天气语音播报

日报导出 Word 文档 本地文件检索并回传

🏗️ Architecture

User / Feishu
   | 
   +--> feishu_deepagent_bot.py --------+
   |                                     |
   +--> deepagent_demo.py                |
                                         v
                                deepagent runtime
                           (model + tools + memory)
                             |        |        |
                             |        |        +--> memory/ (SQLite)
                             |        +----------> browser/ + tool.py
                             +-------------------> mcp.json (MCP servers)

📁 Project Structure

.
├── deepagent_demo.py            # 交互式入口
├── feishu_deepagent_bot.py      # 飞书 Bot 入口
├── deepagent/
│   └── session/                 # 会话生命周期与持久化
├── browser/                     # 浏览器工具集成
├── scheduler/                   # Cron / Heartbeat / Store
├── prompts/                     # 系统提示词片段
├── skills/                      # 本地技能包（SKILL.md）
├── tool.py                      # 图像与 TTS 等工具
├── mcp.json                     # MCP 服务配置
├── .env.example                 # 环境变量模板
└── requirements.txt

📦 Install

Windows PowerShell:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt

macOS / Linux:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

🚀 Quick Start

1) 配置环境变量

Windows PowerShell:

Copy-Item .env.example .env

macOS / Linux:

cp .env.example .env

最小必填：

• 运行 deepagent_demo.py

- OPENAI_API_KEY - TAVILY_API_KEY

• 运行 feishu_deepagent_bot.py

- 上述全部 - APP_ID - APP_SECRET

2) 启动

交互式 Agent：

python deepagent_demo.py

飞书 Bot：

python feishu_deepagent_bot.py

🔧 Key Environment Variables

完整配置以 .env.example 为准。

• 模型与运行时

- OPENAI_API_KEY - OPENAI_MODEL（默认 gpt-5.3-codex） - OPENAI_BASE_URL

• 搜索与多媒体

- TAVILY_API_KEY - GEMINI_API_KEY - TTS_API_KEY / TTS_BASE_URL

• 记忆系统

- MEMORY_ROOT - MEMORY_DB_PATH - MEMORY_SUMMARY_MODEL - MEMORY_EMBEDDING_MODEL

• 飞书

- APP_ID - APP_SECRET

• 其他

- LOCAL_SHELL_ROOT - LOG_TAIL_LINES

💬 Feishu Bot Setup

1. 在飞书开放平台创建应用并启用 Bot 能力。
2. 添加事件：im.message.receive_v1。
3. 添加消息相关权限（发送/接收消息）。
4. 将 APP_ID、APP_SECRET 写入 .env 后启动 python feishu_deepagent_bot.py。

🧩 MCP & Skills

• MCP 默认读取 mcp.json，可按需替换服务命令与参数。
• 本地技能放在 skills//SKILL.md，运行时会自动发现。
• 建议将第三方服务密钥通过环境变量注入，避免硬编码进配置文件。

✅ Test

当前仓库内已提交的示例测试：

python -m unittest skills/pdf/scripts/check_bounding_boxes_test.py

🔐 Security Notes

• 不要提交 .env、日志文件、SQLite 数据库和运行时缓存。
• 对外共享日志前先脱敏（尤其是 token、secret、chat id）。
• 若密钥泄漏，请在服务商后台立即轮换。

🛠️ Troubleshooting

• Missing required environment variables：检查 .env 是否完整，变量名是否拼写正确。
• MCP 工具未加载：检查 mcp.json 里的命令是否可执行（如 npx、python）。
• 飞书不回消息：检查应用权限、事件订阅以及 APP_ID/APP_SECRET。