Agsh 是 agno-agi/agent-ui 的轻量级替代方案，可以实现Agno前端的私有化部署。
内置后端案例提供了智能化的深度研究与报告生成能力。通过强大的 AI Agent 编排技术，Agsh 能够自动规划研究任务、从多源收集信息（Web 搜索 + Arxiv 论文检索），并生成多种格式的专业报告（HTML、Markdown、PPT）。
- [🏗️] 前后端分离：Dash 前端 + FastAPI 后端架构
- [🤖] Agno 框架：强大的 AI Agent 编排能力
- [🔐] JWT 认证：安全的用户认证机制
- [📡] SSE 消息队列：实时通信支持
- [🎨] Feffery 组件：现代化的 UI 组件库
| 类别 | 技术 |
|---|---|
| 后端 | Agno AgentOS |
| 前端 | Dash、Feffery Antd Components |
| LLM | SiliconFlow (DeepSeek-V3.2) |
| 工具 | DuckDuckGo 搜索、Arxiv API |
| 开发 | Python 3.12+、UV 包管理 |
- Python 3.12 或更高版本
- UV 包管理器
# 1. 克隆仓库
git clone git@github.com:luojiaaoo/Agsh.git
cd Agsh
# 2. 安装 UV（如果尚未安装）
pip install uv
# 3. 安装依赖
uv sync
# 4. 配置 API Key
# api_key='sk-xxxx' # 替换为你的 SiliconFlow API Key
# 5. 启动后端（端口 7777）
cd agno_backend
python app.py
# 6. 启动前端（端口 8000，新终端）
cd dash_frontend
python app.py
# 7. 访问应用
# 打开浏览器访问 http://127.0.0.1:8000应用配置文件位于项目根目录的 config.toml：
| 配置项 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
app_title |
应用名称 | 'DeepLoki' |
launch_mode |
运行模式（dev/prod） | "dev" |
log_filepath |
日志保存路径 | "../logs/frontend.log" |
log_level |
日志级别 | "DEBUG" |
host |
前端服务地址 | '127.0.0.1' |
port |
前端服务端口 | 8000 |
agno_agentos_url |
后端 AgentOS 地址 | "http://localhost:7777" |
agno_id |
Agno 工作流 ID | "deep-research-pipeline" |
agno_type |
Agno 类型 | 'workflows' |
agno_agentos_jwt_secret |
JWT 密钥（生产环境需修改） | 默认密钥 |
agsh/
├── agno_backend/ # 后端服务
│ ├── app.py # AgentOS 入口
│ ├── prompt.py # Agent 提示词
│ ├── middleware.py # JWT 中间件
│ └── utils.py # 工具函数
├── dash_frontend/ # 前端服务
│ ├── app.py # Dash 应用入口
│ ├── configure.py # 配置读取
│ ├── server.py # Flask 服务器配置
│ ├── components/ # UI 组件
│ │ ├── chat_header.py # 聊天头部组件
│ │ ├── chat_area.py # 聊天区域组件
│ │ └── chat_input.py # 输入组件
│ ├── blueprint/ # API 路由
│ │ └── chat_api.py # 暴露组件json的接口i
│ └── utils/ # 工具
├── downloads/ # 报告下载目录
├── logs/ # 日志目录
├── config.toml # 应用配置
└── README.md # Python 项目配置
- 输入研究主题：在聊天界面输入你想要研究的主题
- 自动研究执行：系统自动规划和执行研究任务
- 实时进度查看：通过流式输出实时查看研究进度
- 下载报告：研究完成后，下载生成的 HTML、Markdown 或 PPT 报告
使用 UV 管理项目依赖：
# 添加新依赖
uv add package_name
# 更新依赖
uv syncAgsh 采用前后端分离架构：
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后端（agno_backend）：
- 基于 Agno Framework 的 AgentOS
- 包含任务规划、深度研究、报告生成等多个 Agent
- 提供 RESTful API 和 JWT 认证
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前端（dash_frontend）：
- 基于 Dash 的 Web 应用
- 使用 Feffery Antd Components 构建现代化 UI
- 通过 SSE 与后端进行实时通信
- Agno Framework - 强大的 AI Agent 编排框架
- agno-agi/agent-ui - 原始项目灵感来源
- Dash - Python Web 应用框架
- Feffery Antd Components - UI 组件库
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