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Shy2593666979/AgentChat

Plataforma autohospedada para conversar con agentes LLM personalizables que integran herramientas, servidores MCP, Skills y bases de conocimiento.

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hace 20 días

¿Qué es?

AgentChat es una plataforma con front-end y back-end separados para crear y ejecutar agentes LLM. Conecta un servicio de modelos y configura cada agente con un prompt, herramientas integradas o importadas desde OpenAPI, servidores MCP mediante SSE o Streamable HTTP, plantillas de Skills y bases de conocimiento cuyos datos se vectorizan y recuperan con reranking.

La plataforma está diseñada para ejecutarse localmente con una configuración ligera: SQLite, caché en memoria, archivos locales y Chroma de forma predeterminada; también permite usar MySQL, Redis, MinIO y Milvus mediante la configuración. Los usuarios pueden cambiar de agente durante una conversación, iniciar tareas de búsqueda e informes de mayor duración desde una página de exploración y revisar los pasos de ejecución de herramientas y los informes en Markdown. Cada usuario registrado recibe copias independientes de los agentes, las herramientas, las Skills y las entradas MCP predeterminados.

El proyecto también registra el uso de modelos y tokens, ofrece un dashboard, trazas de solicitudes y registros de duración de las herramientas, y transmite mensajes y estados de ejecución mediante un adaptador AG-UI. Está basado en LangChain y FastAPI, cuenta con un front-end en Vue 3 y usa una licencia MIT.

Funciones clave

  • 01Sesiones de chat que permiten cambiar de agente durante la conversación y generar automáticamente títulos para los temas
  • 02Agentes configurables con prompts, herramientas, servidores MCP, Skills y bases de conocimiento
  • 03Carga, vectorización y recuperación de bases de conocimiento con reranking y búsqueda de texto completo opcional con Elasticsearch
  • 04Conexiones a servidores MCP mediante SSE o Streamable HTTP, además de importación de herramientas desde OpenAPI
  • 05Estadísticas de uso de tokens, dashboard, trazas de solicitudes y registros de duración de las herramientas

Casos de uso

  • Crear un asistente privado con agentes personalizados conectados a tu propia clave de API de modelos
  • Conectar una base de conocimiento interna a un agente para responder preguntas sobre documentos
  • Probar servidores MCP y llamadas a herramientas desde una única interfaz web
  • Ejecutar tareas de investigación de varios pasos que generen un informe en Markdown

Inicio rápido

  1. 1

    Instala uv, Python 3.12 y Node.js 22, tal como se indica en el README

  2. 2

    Clona el repositorio e instala las dependencias del backend

    git clone --branch main https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git && cd AgentChat/src/backend && uv sync --locked --python 3.12
  3. 3

    Copia la configuración sencilla y añade ahí la clave de API del modelo de chat

    cp agentchat/config.simple.yaml agentchat/config.local.simple.yaml
  4. 4

    Inicia el servidor del backend

    export AGENTCHAT_CONFIG=agentchat/config.local.simple.yaml && uv run --locked uvicorn agentchat.main:app --host 127.0.0.1 --port 7860

Antes de usarlo

  • Las bases de conocimiento requieren configurar por separado un modelo de embeddings y otro de reranking; la clave del modelo de chat no es suficiente.
  • Algunas herramientas externas requieren sus propias claves de API.
  • El autoalojamiento requiere configurar un backend de Python y un frontend de Node.js en terminales separados.
  • Los mantenedores no han verificado la configuración de Docker para esta versión.

En colecciones

Servidores MCP

Temas

#agent#llm#mcp#rag#langchain#fastapi#vue#knowledge-base#ag-ui#agent-memory

Preguntas frecuentes

¿Qué es AgentChat?
Plataforma autohospedada para conversar con agentes LLM personalizables que integran herramientas, servidores MCP, Skills y bases de conocimiento. AgentChat es una plataforma con front-end y back-end separados para crear y ejecutar agentes LLM. Conecta un servicio de modelos y configura cada agente con un prompt, herramientas integradas o importadas desde OpenAPI, servidores MCP mediante SSE o Streamable HTTP, plantillas de Skills y bases de conocimiento cuyos datos se vectorizan y recuperan con reranking.
¿AgentChat es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
AgentChat es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿AgentChat sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de AgentChat fue el 17 oct 2026.
¿Para qué puedo usar AgentChat?
Crear un asistente privado con agentes personalizados conectados a tu propia clave de API de modelos Conectar una base de conocimiento interna a un agente para responder preguntas sobre documentos Probar servidores MCP y llamadas a herramientas desde una única interfaz web Ejecutar tareas de investigación de varios pasos que generen un informe en Markdown
¿Cómo se instala AgentChat?
Instala uv, Python 3.12 y Node.js 22, tal como se indica en el README Clona el repositorio e instala las dependencias del backend: git clone --branch main https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git && cd AgentChat/src/backend && uv sync --locked --python 3.12 Copia la configuración sencilla y añade ahí la clave de API del modelo de chat: cp agentchat/config.simple.yaml agentchat/config.local.simple.yaml Inicia el servidor del backend: export AGENTCHAT_CONFIG=agentchat/config.local.simple.yaml && uv run --locked uvicorn agentchat.main:app --host 127.0.0.1 --port 7860
¿Dónde consigo AgentChat?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Shy2593666979/AgentChat

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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