mcp-agent-orchestrator是一个生产就绪的模板,用于构建本地优先的代理AI系统,通过Model Context Protocol连接FastMCP服务器和LangGraph编排器,使用Ollama作为本地LLM主机。
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mcp-agent-orchestrator是一个生产就绪的模板,用于构建本地优先的代理AI系统,通过Model Context Protocol连接FastMCP服务器和LangGraph编排器,使用Ollama作为本地LLM主机。
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一个基于MCP和A2A的多代理客户服务系统,提供数据库工具、客户数据代理、支持代理和计费代理等功能,适用于企业客户服务场景。
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python demo.py "Need the history for customer 1"
使用Langchain和Langgraph创建AI代理的工具,适用于开发多代理系统和聊天机器人。
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LangGraph是一个用于开发前端和代理服务的工具,支持LangGraph代理与MCP服务器的连接和工具调用。
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一个基于LangGraph的模型上下文协议(MCP)服务器,提供模块化、可扩展的工具和资源管理功能。
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python -m app.server
一个基于LangGraph和OpenAI LLM的多服务器MCP工具集成研究助手,能够通过MathServer、ResearchServer和RAGServer执行数学计算、文档搜索和本地文档检索等功能。
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python -m venv .venv
一个基于Phaser前端、Express后端和LangGraph通过MCP与Ollama协调游戏回合的回合制游戏原型。
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一个基于LangChain和LangGraph的AI代理系统,通过MCP协议连接数学和天气工具,实现外部服务的结构化调用。
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python -m venv .venv
一个基于Model Context Protocol (MCP)和LangGraph的智能代理系统,用于标准化AI应用与外部工具的交互。
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pip install -r requirements.txt
一个基于LangGraph、Crewai、MCP和A2A技术的代理AI系统,支持OpenAI API和本地Mistral模型。
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一个基于LangGraph代理和FastAPI的安全量化查询编排概念验证,提供OAuth/IP防护功能。
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pip install -r requirements.txt
一个基于LangGraph和OpenAI的代理服务,提供对话式命令接口、时间服务器和Streamlit UI,适用于开发者和研究人员。
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pip install -r requirements.txt
基于LangGraph的模块化ReAct代理框架,支持多模型集成、工具动态加载和全面的评估系统,适用于复杂任务自动化和AI应用开发。
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一个基于LangGraph构建的简单代理,集成了模型上下文协议(MCP)工具,用于构建智能应用程序。
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python setup.py
一个为期6周的强化课程,专注于掌握Agentic AI,涵盖LLM连接、OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph和Autogen等框架。
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一个基于Tavily API的Web搜索服务,提供MCP服务器集成和LangGraph客户端支持。
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一个基于Azure OpenAI和MCP工具集成的交互式聊天机器人,具有聊天历史记录保存和工具调用功能。
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pip install -r requirements.txt
该代理通过Firecrawl MCP抓取网页内容,并使用LangGraph和OpenAI LLM将其摘要为5个简洁要点。
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pip install -r requirements.txt
该项目展示了一个修复LangGraph代理与MCP服务器交互问题的工具,包含错误处理和重试逻辑。
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python3 -m venv .venv
Code4all是一个本地优先的自主编码助手,帮助开发者使用LangGraph进行开发,具备动态推理和多轮对话能力。
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pip install -r requirements.txt