一个面向实际使用场景的多 Agent 平台。
作者自己在用这套系统做的事情很直接,不是做概念验证,而是把原来必须坐在办公桌前完成的一部分工作移动到微信和手机里。
例如:
- 在外面上厕所时,用企业微信发一句话让系统帮忙查日志、看状态、继续改一个小 bug
- 开车或走路时,用语音把问题发给系统,让它先整理需求、记录问题、补充待办,等停下来后继续处理
- 不坐在电脑前时,先通过微信或 Flutter 客户端安排项目任务、记录想法、设置提醒、查看执行进度
- 需要发版时,直接让
deploy-agent做单项目部署,或者跑一套 Pipeline,把构建、部署、验证、通知串起来
这套系统的目标很明确:
把一部分原本只能坐在办公桌前完成的工作,变成可以在微信、手机和 Agent 网络里持续推进的工作。
这个仓库的重点不是单一博客系统,而是把 Flutter、企业微信、Web 后台、llm-agent、metagpt-agent、deploy-agent 这些能力接到同一套 Agent 网络里,让用户可以直接通过自然语言处理内容、任务和部署流程。
当前最适合把它理解成:
- 一个支持企业微信和 Flutter 客户端接入的 Agent 工作台
- 一个支持多 Agent 协同编排的任务执行平台
- 一个支持直接部署和 Pipeline 部署的工程交付平台
从用户视角看,这个平台适合做这些简单实用的事情:
- 用企业微信管理日记、博客、待办、提醒、阅读记录、运动记录
- 用 Flutter 客户端承接个人或团队的消息、附件、任务进度和结果回推
- 让
llm-agent或metagpt-agent自动选择工具,帮你查询、整理、执行、汇总 - 让
deploy-agent直接部署项目,或者按 Pipeline 跑完整交付流程
一句话概括:
用户面对的是微信或 Flutter,对话背后由 Gateway 把请求路由给多个专业 Agent 协同完成。
适合个人记录、家庭日志、小团队内容沉淀。
用户可以直接在企业微信或 App 里发消息:
- 今天写一篇关于最近工作的日记
- 帮我整理这周博客草稿
- 把这条想法追加到某篇文章后面
- 查询我上个月写了多少篇日记
平台背后会由 blog-agent + llm-agent 处理内容存储、检索、总结和组织。
适合记录每日运动、回顾训练情况、做阶段性总结。
典型输入:
- 记录今天跑步 5 公里
- 查询这周运动记录
- 帮我总结最近一个月的锻炼频率
- 提醒我晚上 8 点锻炼
这类任务可以由 blog-agent 的业务能力配合 llm-agent 的对话编排完成,微信场景尤其顺手。
适合管理阅读计划、读书进度、阅读统计和总结。
典型输入:
- 记录今天读了 40 页
- 查询本月阅读进度
- 帮我整理最近读过的书和笔记
- 按阅读时长给我做个简单总结
适合把阅读数据长期沉淀下来,再通过 Agent 做周期性分析。
适合个人项目、小团队研发任务、日常推进和复盘。
典型输入:
- 帮我整理这个项目当前待办
- 记录今天完成了哪些任务
- 根据聊天内容生成一个本周计划
- 把部署结果发回微信群或企业微信
这里可以把 wechat-agent、app-agent、llm-agent、deploy-agent 串起来,形成从任务提出到结果回推的闭环。
如果你要做一个 Flutter 端的小组管理、团队协作、项目管理类应用,这套仓库比较适合直接复用。
Flutter 侧可以只关心这些事情:
- 用户登录
- 发送文本、图片、文件、语音
- 展示对话消息、进度消息、最终结果
- 展示附件和任务执行状态
复杂的事情放在 Agent 网络里处理:
app-agent负责 Flutter 消息接入和回推llm-agent或metagpt-agent负责理解任务、选择工具、调度执行wechat-agent可以作为补充通知通道deploy-agent可以负责发布后端或相关服务
- Flutter / App 通过
app-agent接入 - 企业微信通过
wechat-agent接入 - Web / HTTP 服务通过
blog-agent或其他业务 Agent 接入 - 所有入口最终都通过 Gateway 进入统一 Agent 网络
llm-agent负责通用任务理解、工具选择、工具调用循环metagpt-agent提供基于 MetaGPT 的兼容实现- 两者都可以作为系统的智能执行中枢
- 微信可以收到任务进度和最终结果
- Flutter 可以通过 WebSocket 接收流式回推
- Agent 间执行过程可以被 Gateway 跟踪和审计
- Gateway 维护在线 Agent 列表
llm-agent动态获取可用工具和部署目标- 新 Agent 上线后可以自动进入整体网络协作
Flutter 客户端不需要直接理解工具协议,只需要接 app-agent:
- 登录:
/api/app/login - 发送消息:
/api/app/message - 实时回推:
/ws/app
典型消息流:
Flutter App
-> app-agent
-> Gateway
-> llm-agent / metagpt-agent
-> blog-agent / deploy-agent / 其它工具 agent
-> app-agent
-> Flutter App
这很适合做:
- 团队工作台
- 个人效率助手
- 小组管理项目
- 任务协同和结果通知客户端
企业微信更适合日常高频使用,尤其是:
- 查记录
- 记待办
- 发提醒
- 触发部署
- 接收部署结果和执行进度
典型消息流:
企业微信用户
-> wechat-agent
-> Gateway
-> llm-agent / metagpt-agent
-> blog-agent / deploy-agent / 其它 agent
-> wechat-agent
-> 企业微信用户
deploy-agent 不只是“上传后执行脚本”,而是把部署做成 Agent 能力,支持两种主要模式。
适合明确知道项目和目标环境的场景。
例如:
- 把
blog-agent直接部署到ssh-prod - 把某个服务只做打包,不执行远端发布
- 指定某个 deploy target 做一次临时部署
对应能力包括:
DeployProject:按已配置项目执行部署DeployAdhoc:对临时目录或临时项目做一次性部署
适用场景:
- 单项目快速发版
- 修复后马上推到测试或生产环境
- 明确知道部署目标,不需要复杂编排
适合完整交付流程,尤其是多步骤、可复用、可标准化的场景。
例如一个 Pipeline 可以包含:
- 拉取或准备构建产物
- 编译和打包
- 上传到目标机器
- 执行发布脚本
- 执行部署后验证
- 发送结果通知到微信或 App
对应能力:
DeployPipeline
适用场景:
- 标准化发版
- 多环境一致部署
- 团队成员复用同一套交付流程
- 希望把“构建、部署、验证、通知”做成固定流水线
直接部署适合:
- 我就想把某个项目发到
ssh-prod - 我已经知道项目名和目标环境
- 我需要快,不需要一整套流水线
Pipeline 适合:
- 我希望一键执行完整交付流程
- 团队里多人都复用同一套部署标准
- 我希望后续排查问题时,能看到标准步骤和执行路径
用户不一定要自己调用底层工具名,通常可以直接通过自然语言或者微信命令触发。
示例:
帮我把 blog-agent 部署到 ssh-prod
执行 prod-all pipeline
企业微信命令侧也支持直接操作:
cg deploy blog-agent #ssh-prod
cg pipeline list
cg pipeline prod-all
| Agent | 位置 | 主要职责 |
|---|---|---|
gateway |
cmd/gateway/ |
注册、发现、路由、健康检查、Trace |
llm-agent |
cmd/llm-agent/ |
通用 LLM 编排中枢 |
metagpt-agent |
cmd/metagpt-agent/ |
MetaGPT 版智能执行中枢 |
app-agent |
cmd/app-agent/ |
Flutter / App 接入、附件与消息回推 |
wechat-agent |
cmd/wechat-agent/ |
企业微信接入、通知发送 |
blog-agent |
cmd/blog-agent/ |
博客、待办、运动、阅读等业务能力 |
deploy-agent |
cmd/deploy-agent/ |
构建、打包、部署、Pipeline |
codegen-agent |
cmd/codegen-agent/ |
编码与代码会话 |
execute-code-agent |
cmd/execute-code-agent/ |
沙箱执行 |
cron-agent |
cmd/cron-agent/ |
定时任务 |
test-agent |
cmd/test-agent/ |
Agent 测试与评估 |
cd cmd/gateway
go build -o gateway
./gatewaycd cmd/llm-agent
go build
./llm-agent -config llm-agent.jsoncd cmd/metagpt-agent
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python main.py --config metagpt-agent.jsoncd cmd/app-agent
go build
./app-agent -config app-agent.jsoncd cmd/wechat-agent
go build
./wechat-agent -config wechat-agent.jsoncd cmd/deploy-agent
go build
./deploy-agent -config deploy-agent.json- docs/multi_agent_architecture.md
- docs/message_flow.md
- docs/wechat_conversation_context.md
- cmd/metagpt-agent/README.md
- cmd/test-agent/README.md
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