Dingent

一个功能强大且用户友好的 LLM Agent 框架，旨在简化智能应用的整个开发生命周期。

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快速开始 | 安装说明 | 配置说明

Dingent 是一个 Agent 框架，其核心目标是简化创建任何由大型语言模型（LLM）驱动的应用的过程。我们提供了一个简洁而强大的工具包...来构建能够自动化复杂工作流、与各种服务交互并执行智能分析的应用。对于任何自定义逻辑或集成，Dingent 提供了一个灵活的框架，开发者可以轻松地通过编写自定义代码进行扩展。

聊天界面

Chat View 1	Chat View 2

管理后台

Dashboard - Overview	Dashboard - Workflows
Dashboard - Settings	Dashboard - Logs
Dashboard - Assistants	Dashboard - Market

🎯 为什么选择 Dingent?

在构建 LLM 应用时，开发者通常需要花费大量时间编写“胶水代码”：创建后端服务、封装 API、设置前后端通信……这些任务既繁琐又重复。

Dingent 的核心价值在于：

• 告别重复: 我们将后端服务（LangGraph）、数据接口（插件系统）、聊天界面（CopilotKit）和功能齐全的管理后台的最佳实践打包成一个命令。您不再需要从零开始构建一切，可以立即开始编写核心业务逻辑。
• UI 配置: 告别手动编辑复杂的配置文件。借助 Dingent 集成的管理后台，您可以通过直观的图形界面来管理助手、构建工作流和配置设置。
• 可扩展且通用: 虽然 Dingent 最初专注于数据检索，但它已发展成为一个强大的通用框架。其模块化架构和强大的插件系统允许您构建任何类型的 Agent——从简单的任务自动化机器人到复杂的多 Agent 系统。Dingent 提供坚实的基础，您带来无限的愿景。
• 核心功能内置: 我们认为一个简单易用的 Agent 不应该要求用户花费大量时间维护插件。因此，我们致力于将社区认为重要的功能直接集成到框架中。如果您认为某个功能至关重要，我们鼓励您开启一个 Issue 或 PR。这直接体现了我们“让 Agent 对用户更简单”的核心使命。
• 平滑的学习曲线: 您只需具备基本的 Python 知识即可构建强大的通用 Agent，而无需成为 LangGraph 或 FastAPI 的专家。同时，我们保留了扩展功能的灵活性，确保在需要时框架能完全支持自定义开发。

✨ 特性

• 即时项目设置: 只需在任何目录中运行 dingent dev 即可初始化一个新项目。
• 集成管理后台: 一个强大的、基于 React 的 Web 界面，用于可视化地管理您的助手、工作流、插件和设置。
• 捆绑前端: 开箱即用，包含一个预构建的、独立的 Next.js 聊天界面。无需手动设置或编译。
• 轻量易用: 简洁的设计和平缓的学习曲线让您专注于业务逻辑，而不是繁琐的配置。
• 游客模式支持: 允许未登录用户与 AI 代理对话，无需注册即可使用。详见 游客模式文档。

🚀 快速开始

在几分钟内创建并运行一个功能齐全的 Agent 项目。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境中已安装以下软件：

• uv: 一个速度极快的 Python 包安装器和解析器。

# 在 macOS 和 Linux 上
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 在 Windows 上
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

2. 初始化并运行您的项目

导航到一个您想创建项目的空目录，并运行开发服务器。

mkdir my-awesome-agent
cd my-awesome-agent

# 运行开发服务器
uvx dingent dev # 或 uvx dingent run

首次运行此命令时，Dingent 会询问您是否要创建一个 dingent.toml 配置文件，从而正式将该目录转变为一个 Dingent 项目根目录。

dev 命令将启动所有必要的服务：

• 前端聊天界面: 可在 http://localhost:3000 访问
• 后端 API: 运行在 http://localhost:8000
• 管理后台: 可在 http://localhost:8000/admin 访问

您的项目现已上线！现在您可以：

• 配置您的应用: 打开管理后台 http://localhost:8000/admin 来创建助手、构建工作流并配置您的 LLM 设置。
• 添加自定义工具: 将您的自定义 MCP 服务器插件放入 plugins/ 目录中。
• 与您的 Agent 互动: 通过前端 http://localhost:3000 开始与您的 Agent 聊天。

🐳 Docker 部署

Dingent 也可以使用 Docker 和 Docker Compose 进行部署，以便轻松设置和部署。

前置条件

• Docker: 安装 Docker
• Docker Compose: 安装 Docker Compose

使用 Docker 快速开始

1. 克隆仓库：

git clone -b Docker-Dev https://github.com/littleLice/Dingent.git
cd Dingent

1. 使用 Docker Compose 启动服务：

docker-compose up -d

这将拉取预构建的镜像并启动后端和前端服务。

1. 访问服务：

2. 前端聊天界面: http://localhost:3000

3. 后端 API: http://localhost:8000
4. 管理后台: http://localhost:8000/admin

停止服务

要停止服务，运行：

docker-compose down

重新构建服务

如果您对代码进行了更改并需要重新构建 Docker 镜像：

docker-compose up -d --build

🏛️ 项目架构

一个 Dingent 项目拥有简单直观的结构，并由框架为您自动管理：

my-awesome-agent/
├── 📄 dingent.toml      # 主要项目配置（端口、模型等）。标记项目根目录。
├── 📁 config/           # 存储由后台管理的所有应用配置。
│   ├── 📁 assistants/
│   ├── 📁 plugins/
│   └── 📁 workflows/
└── 📁 plugins/          # 存放您的自定义工具插件（例如 MCP 服务器）的目录。

• dingent.toml: 项目核心设置的唯一真实来源。该文件的存在告诉 Dingent 命令它们正处于一个项目目录中。
• config/: 此目录存放您的助手、插件和工作流的配置。您通常不需要手动编辑这些文件，因为它们是通过管理后台进行管理的。
• plugins/: 这是您添加自己功能的地方。将任何与 MCP 兼容的服务器放入此目录，Dingent 将自动发现并集成它。

🗺️ 路线图

• ✅ 1. 文档与教程

  • [x] 基础文档: 安装和配置指南。
  • [x] 核心概念: 对关键特性和设计的深入解释。
  • [ ] 插件开发指南: 如何构建您自己的插件。
  • [ ] 端到端教程: 完整的、分步骤的项目示例。

• ⏳ 2. 管理后台

  • [x] 核心 UI: 功能齐全的仪表盘，用于管理助手、工作流和设置。
  • [x] 插件管理: 直接从 UI 添加/删除插件。
  • [x] 高级工作流编辑器: 更强大的工具，用于构建复杂的 Agent 行为。

• 💡 3. 插件系统

  • [x] 自动发现: 自动从 plugins/ 目录加载插件。
  • [ ] ~~插件命令行工具: 通过命令行安装和管理插件。~~ (已被管理后台的 UI 管理功能取代)
  • [x] 插件市场: 发现、搜索和下载社区插件。

• 📦 4. 核心插件

  • [x] 数据库插件: 连接主流数据库。
  • [ ] 知识库问答插件: 在您的文档上快速构建问答应用。

🤝 如何贡献

我们创建这个项目的初衷是让 Agent 对用户更简单，而不是构建又一个复杂的开发框架。因此，我们热烈欢迎并高度依赖社区的贡献来塑造 Dingent 的未来。

如果某个功能对您很重要，我们强烈鼓励您通过开启 GitHub Issue 来进行讨论，或者通过 Pull Request 直接贡献代码。我们的核心理念是，应该由开发者社区来决定哪些功能被内置于软件中，而不是让用户去维护自己的插件！

如果您认同我们的愿景并希望贡献代码，请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库。
2. 创建一个新的功能分支 (git checkout -b feature/YourAmazingFeature)。
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')。
4. 将您的分支推送到 GitHub (git push origin feature/YourAmazingFeature)。
5. 创建一个 Pull Request，并清晰地描述您功能的价值。

我们相信，通过我们共同的努力，Dingent 可以成为一个真正强大且“开箱即用”的工具。

📄 许可证

本项目采用 MIT License 授权。