Shy2593666979/AgentChat

Что это?

Ключевые возможности

• 01Чат-сессии с возможностью переключать агентов прямо во время диалога и автоматически создавать заголовки тем
• 02Агенты с настраиваемыми промптами, инструментами, MCP-серверами, Skills и базами знаний
• 03Загрузка документов в базу знаний, векторизация, поиск и переранжирование; при необходимости можно подключить полнотекстовый поиск Elasticsearch
• 04Подключение MCP-серверов через SSE или Streamable HTTP и импорт инструментов из OpenAPI
• 05Статистика использования токенов, дашборд, трассировка запросов и логи времени выполнения инструментов

Сценарии использования

• Создание приватного ассистента с настраиваемыми агентами, использующими ваш API-ключ модели
• Подключение внутренней базы знаний к агенту для ответов на вопросы по документам
• Эксперименты с MCP-серверами и вызовом инструментов в едином веб-интерфейсе
• Запуск многоэтапных исследовательских задач с подготовкой отчёта в Markdown

Быстрый старт

1. 1

   Установите uv, Python 3.12 и Node.js 22, как указано в README

2. 2

   Клонируйте репозиторий и установите зависимости бэкенда

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

   Скопируйте простой конфигурационный файл и укажите в нём API-ключ модели чата

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

   Запустите сервер бэкенда

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

Что важно знать

• !Для баз знаний нужно отдельно настроить модели эмбеддингов и ранжирования; API-ключ модели чата не заменяет их.
• !Некоторым внешним инструментам требуются собственные API-ключи.
• !Для самостоятельного хостинга нужно настроить бэкенд на Python и фронтенд на Node.js в отдельных терминалах.
• !Настройка Docker для этого релиза не проверялась мейнтейнерами.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое AgentChat?

Самостоятельно размещаемая платформа для общения с настраиваемыми LLM-агентами, которым можно подключать инструменты, MCP-серверы, Skills и базы знаний. AgentChat — платформа с раздельными фронтендом и бэкендом для создания и запуска LLM-агентов. Подключите сервис с моделью, а затем настройте для каждого агента промпт, встроенные инструменты или инструменты, импортированные из OpenAPI, MCP-серверы с поддержкой SSE или Streamable HTTP, шаблоны Skills и базы знаний с векторизацией и поиском с переранжированием.

AgentChat можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

AgentChat распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

AgentChat всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в AgentChat — 17 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать AgentChat?

Создание приватного ассистента с настраиваемыми агентами, использующими ваш API-ключ модели Подключение внутренней базы знаний к агенту для ответов на вопросы по документам Эксперименты с MCP-серверами и вызовом инструментов в едином веб-интерфейсе Запуск многоэтапных исследовательских задач с подготовкой отчёта в Markdown

Как установить AgentChat?

Установите uv, Python 3.12 и Node.js 22, как указано в README Клонируйте репозиторий и установите зависимости бэкенда: git clone --branch main https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git && cd AgentChat/src/backend && uv sync --locked --python 3.12 Скопируйте простой конфигурационный файл и укажите в нём API-ключ модели чата: cp agentchat/config.simple.yaml agentchat/config.local.simple.yaml Запустите сервер бэкенда: export AGENTCHAT_CONFIG=agentchat/config.local.simple.yaml && uv run --locked uvicorn agentchat.main:app --host 127.0.0.1 --port 7860

Где скачать AgentChat?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Shy2593666979/AgentChat