Flare Agent

Flare Agent · 企业级 AI Agent 平台

**Enterprise-grade AI Agent platform** — 对标 OpenAI Codex / Claude Code / DeepSeek Harness。 可上线 · 高可用 · 可扩展 · 可运维 · 可审计，面向百万级并发设计。

[](https://github.com/Syotick/flare-agent/actions/workflows/ci.yml) [](LICENSE)  

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特性

• Agent 编排（LangGraph）：图式状态机、长任务 checkpoint 断点续跑、human-in-the-loop 审批、多 Agent/Subagent、预算熔断
• 工具系统 + MCP：统一 ToolRegistry、MCP 网关（鉴权/限流/审计/白名单）、工具权限分级
• Skills：声明式技能包、可安装/版本化、技能市场
• RAG 全栈：多路召回 / 混合检索（向量 + BM25 + RRF）/ Rerank 重排 / 查询改写 / GraphRAG / RAGAS 评测，带溯源引用
• 分层记忆：会话短期（Redis）+ 项目长期（PG）+ 向量记忆，上下文工程（截断/摘要/抽取）
• 多模型路由：OpenAI 兼容网关，多供应商、灰度降级、语义缓存、租户配额与成本治理
• 强隔离沙箱：Kata Containers / Firecracker 微虚拟化（本地 Docker 降级），网络出口白名单、资源限额
• 可观测（LLMOps）：OpenTelemetry + GenAI 语义约定，一条任务一条 trace，成本/命中/评测全可看
• 多租户与安全：租户强隔离、RBAC、Prompt 注入防护、审计日志、密钥 KMS 托管
• 云原生：部署阿里云 ACK + OSS（对象底座），弹性扩展到百万级并发

架构总览

flowchart LR
    subgraph Clients
        W[Web 控制台] & C[CLI] & A[API/OpenAI 兼容]
    end
    G[接入网关: 认证/限流/路由] --> R[Agent Runtime
FastAPI + LangGraph]
    R --> MG[模型网关
多供应商路由/缓存/配额]
    MG --> M[(模型: 百炼/OpenAI/DeepSeek
自托管 vLLM/SGLang)]
    R --> TG[工具/MCP 网关]
    TG --> S[沙箱执行
Kata/Firecracker]
    R --> RAG[RAG 检索/入库]
    RAG --> V[(Milvus 向量库)]
    RAG --> O[(OSS/MinIO 对象存储)]
    R & MG & TG --> CACHE[(Redis 缓存/会话/限流)]
    R --> DB[(PostgreSQL 主库/checkpoint/审计)]
    R -. 长任务异步 .-> MQ[(RocketMQ/Kafka)]
    MQ --> Work[工作线程: 沙箱/RAG 管道/评测]

技术栈

层	选型
编排	LangGraph (Python)
API	FastAPI / SSE / WebSocket
前端	Vite + React（本地 Web 优先）
数据库	PostgreSQL（含 pgvector 兜底）
缓存/会话	Redis
向量库	Milvus（Qdrant/pgvector 兜底）
消息	RocketMQ / Kafka（本地 Redis Stream