DevGraph复制品
GitHub存储库的开发者生产力副本，使用 快速API, LangGraph, LangChain, 主控程序，以及 检索增强生成.
这个项目被设计成一个完整的学习路径：从一个简单的FastAPI应用程序开始，发展成为一个多代理、生产风格的agent AI系统。
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1.项目设置（所有阶段）
1.1克隆并进入项目
如果这是你自己的回购 git clone\devgraph副本 cd devgraph副驾驶
如果你还没有在本地启动git，只需创建一个名为的文件夹 devgraph-copilot 并按照其余步骤进行操作。
1.2创建和激活虚拟环境
python-m venv.venv
窗户： .venv\\Scripts\\activate
macOS/Linux： source.ven/bin/activate
1.3安装依赖项
pip安装-r要求.txt
随着我们经历各个阶段，需求将会增长。至少，这个项目使用FastAPI、Uvicorn、LangChain、LangGraph、pydantic-settings和一些辅助库。
1.4运行应用程序
uvicorn app.main：应用程序--reload
在浏览器中打开：
- http://127.0.0.1:8000
- API文件：http://127.0.0.1:8000/docs
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2.项目文件夹结构（高级）
随着项目的发展，结构将如下：
devgraph副驾驶/ ├── app │ ├── __初始化__南美国家巴拉圭的缩写（Paraguay） │ ├── main.py#FastAPI应用程序入口点（路由、布线） │ └── config.py#设置和配置（环境、密钥等） │ ├── 代理 │ ├── __初始化__南美国家巴拉圭的缩写（Paraguay） │ ├── graph_state.py#共享语言图形状态（查询、计划、文档等） │ ├── graph_builder.py#LangGraph图形定义（节点、边） │ ├── planner.py#planner代理（决定运行哪些代理） │ ├── introduct.py#摄入代理（克隆仓库、块、嵌入、索引） │ ├── data_quality.py#数据质量代理（对数据/索引进行健全性检查） │ ├── code_qa.py#基于RAG的代码qa代理（回答问题） │ ├── tool_executor.py#MCP工具执行器代理（调用外部工具） │ └── documentation_agent.py#额外代理示例（文档生成器） │ ├── rag │ ├── __初始化__南美国家巴拉圭的缩写（Paraguay） │ ├── chung.py#RAG的分块策略 │ ├── embeddings.py#嵌入模型包装器 │ └── vectorstore.py#矢量存储抽象（添加/搜索） │ ├── mcp服务器 │ ├── __初始化__南美国家巴拉圭的缩写（Paraguay） │ ├── repo_tools#用于repo操作（列表/读/写）的MCP服务器 │ └── external_tools#用于外部API（天气/新闻等）的MCP服务器 │ ├── tests │ └── test_main.py#单元/集成测试（稍后将增长） │ ├── docs │ ├── 项目概述与规划.md │ ├── architecture.md │ ├── code_flow.md │ ├── how_toadd_an_agent.md │ ├── example_new_agent_documentation_agent.md │ └── interview_guide.md │ ├── 需求.txt ├── Dockerfile#用于部署（后期） └── README.md
每个阶段都会填充更多的文件，这样文件夹结构就会逐渐与这张完整的图片相匹配。
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3.第1阶段——最小FastAPI后端
目标： 确认后端可以启动并响应一个简单的请求。
3.1在第一阶段创建的文件
app/main.pyapp/__init__.pyagents/__init__.pyrag/__init__.pymcp_servers/__init__.pyrequirements.txtREADME.md
3.2代码（第1阶段）
app/main.py （第一阶段版本）为：
从fastapi导入fastapi
FastAPI应用实例 app=FastAPI（标题=“DevGraph复制品-第1阶段”）
@app.get（“/”） 异步定义read_root（）： 返回{ “消息”：“DevGraph Copilot后端正在运行（第1阶段）”， “next_steps”：\[ “添加LangGraph状态图”， “添加基本RAG管道”， “集成MCP工具” \] }
3.3如何运行第一阶段
从项目根： uvicorn app.main：应用程序--reload
在浏览器中打开：
- http://127.0.0.1:8000
预期JSON（第1阶段）： { “消息”：“DevGraph Copilot后端正在运行（第1阶段）”， “next_steps”：\[ “添加LangGraph状态图”， “添加基本RAG管道”， “集成MCP工具” \] }
如果你看到这个反应，那么第一阶段正在发挥作用。
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4.第2阶段–LangGraph骨架
目标： 将最小的LangGraph图连接到FastAPI后端。
4.1第2阶段的新文件/更新文件
app/config.py–基本设置（应用程序名称、环境）。agents/graph_state.py–图形的共享状态定义。agents/graph_builder.py–带有规划器和回声节点的最小LangGraph图。app/main.py–更新为：
- 显示“第二阶段” / - 添加 POST /api/chat 使用LangGraph的端点。
4.2状态和节点（当前）
GraphState 领域：
user_input：来自API的原始消息。message_type：简单分类（例如。，"question"或"statement").reply：最终回复文本。
节点：
planner_node:
- 倒像 user_input. - 集合 message_type 到 "question" 如果它以 ?，否则 "statement".
echo_node:
- 倒像 user_input 和 message_type. - 写 reply 包括两者。
图形流程： 开始->规划节点->回声节点->结束
4.3新终点—— POST /api/chat
请求正文： { “message”：“你好” }
响应（示例）： { “reply”：“LangGraph的回声（type=语句）：你说了->你好” }
它是如何工作的（简短）：
- FastAPI在中接收请求
/api/chat. - 它创建了一个初始
GraphState随着user_input. - 它调用编译后的LangGraph
graph_app. planner_node套message_type.echo_node读取user_input和message_type并写道reply.- 最终状态作为HTTP响应返回。
4.4测试双节点流
- 重新启动服务器：
uvicorn app.main：应用程序--reload
- 打开Swagger：http://127.0.0.1:8000/docs
- 测试
POST /api/chat:
- 主体：
{“留言”：“你好吗？”}
预期： { “回复”：“LangGraph的回声（类型=问题）：你说->你好吗？” }
- 主体：
{“message”：“这是一个声明”}
预期： { “reply”：“LangGraph的回声（type=statement）：你说->这是一个语句” }
这证明：
- 状态正在流经多个节点。
- 规划师写道
message_type，echo读到了。
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5.第3阶段——RAG骨架（仅设置）
目标： 为RAG组件创建基本文件（还没有真正的LLM）。
5.1第3阶段的新文件（骨架）
rag/chunking.py
simple_line_chunker(text: str) -> List[str>–琐碎的基于行的分块器。
rag/embeddings.py
dummy_embedding(text: str) -> List[float]–基于长度的虚假嵌入。
embed_chunks(chunks: List[str]) -> List[List[float]].
rag/vectorstore.py
InMemoryVectorStore–内存中存储块和假嵌入。
add(chunks, embeddings)和search(query_embedding, top_k=3).
5.2现状
这些模块尚未连接到图形或API中。\ 它们是使第3阶段集成更容易的占位符。
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6.第一阶段和第二阶段总结
第一阶段
- 基本的FastAPI应用程序
GET /返回第1阶段JSON。 requirements.txt，virtualenv，最小的项目结构。
第2阶段（加上小型2节点升级）
app/config.py随着Settings.agents/graph_state.py定义GraphState(user_input,message_type,reply).agents/graph_builder.py使用LangGraphStateGraph:- 节点：
planner_node → echo_node. - 流量：
START → planner_node → echo_node → END. app/main.py已更新：- 根
/显示“第二阶段”。 - 新
POST /api/chat端点使用graph_app.invoke.
已创建（但尚未使用）RAG骨架文件：
rag/chunking.pyrag/embeddings.pyrag/vectorstore.py
如果 / 返回第2阶段JSON和 POST /api/chat 返回正确的回声 type=question/statement，您已经完全完成了这些阶段，并准备开始连接真正的RAG和更多的代理。
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5.3第3阶段——将假RAG连接到图形中
- 扩展的
GraphState随着retrieved_chunks. - 添加
agents/ingestion_helper.py:
- 全球 InMemoryVectorStore 用示例文本初始化。
- 更新
agents/graph_builder.py:
- 现在绘图： START -> planner_node -> code_qa_node -> END. - code_qa_node: - 嵌入 user_input 使用 dummy_embedding. - 搜索 InMemoryVectorStore. - 写 retrieved_chunks 和一个 [Fake RAG] 回答。
/api/chat现在返回由检索到的片段组成的回复。
现在，你真正拥有了这两样东西： 当USE_LLM=false或OPENAI_API_KEY为空时： 仅RAG模式，完全本地。 当USE_LLM=true并且设置了有效密钥时： RAG+在线法学硕士答案。
如何在实践中使用它 仅运行RAG（无API）
- 在.env中：
USE_LLM=假 OPENAI_API密钥=
- 重新启动：
uvicorn app.main：应用程序--reload
- POST/api/聊天→ 您将看到使用本地嵌入+向量存储的\[RAG only\]响应。
运行RAG+LLM
- 在.env中：
USE_LLM=真 OPENAI_API_KEY=sk-。..您的_real_key。.. LLM_MODEL_NAME=gpt-4o-mini#或提供程序的型号id
- 重新启动：
uvicorn app.main：应用程序--reload
- POST/api/聊天→ 您将看到使用本地嵌入+向量存储+在线LLM的\[RAG+LLM\]响应。