6.1 KiB
6.1 KiB
技术栈（Tech Focus）
分析日期： 2026-04-07
语言
主语言：
- Python 3.12+：后端网关、Agent Runtime、MCP/工具系统（
backend/pyproject.toml、backend/.python-version、backend/langgraph.json、backend/packages/harness/pyproject.toml） - TypeScript（ES2022）：前端 App Router、API 代理、状态管理与 UI 组件（
frontend/package.json、frontend/tsconfig.json）
次要语言：
- JavaScript（ESM）：Next.js/工具链配置（
frontend/next.config.js、frontend/eslint.config.js、frontend/prettier.config.js） - YAML：运行时模型与工具编排配置（
config.example.yaml、config.yaml）
结论：
- 代码库是 Python + TypeScript 双栈，后端偏 AI runtime 编排，前端偏 Next.js 应用层；版本锚点明确（Python 3.12、Node 22）。
运行时
后端运行时：
- Python 3.12（
backend/.python-version、backend/langgraph.json） - FastAPI + Uvicorn（
backend/pyproject.toml、backend/Makefile） - LangGraph Server（
backend/Makefile的uv run langgraph dev）
前端运行时：
- Node.js 22+（
frontend/README.md；CI 也固定 Node 22，见.github/workflows/lint-check.yml） - Next.js 16 + React 19（
frontend/package.json）
结论：
- 运行时依赖在文档与 CI 双重约束，团队应以 Python 3.12 + Node 22 作为本地/CI 基线。
依赖与包管理
后端：
- 包管理器：
uv（Makefile、backend/Makefile） - 工作区：
backend主工程 +backend/packages/harness（backend/pyproject.toml的[tool.uv.workspace]） - 锁文件：
backend/uv.lock（存在）
前端：
- 包管理器：
pnpm@10.26.2（frontend/package.json） - 锁文件：
frontend/pnpm-lock.yaml（存在）
结论：
- 后端与前端均已锁版本；规划阶段应坚持
uv sync+pnpm install --frozen-lockfile，避免跨环境漂移。
核心框架
后端核心：
langgraph/langgraph-api：Agent 图运行与 API 能力（backend/packages/harness/pyproject.toml）langchain生态：模型适配、工具接口、回调（backend/packages/harness/pyproject.toml、backend/packages/harness/deerflow/models/factory.py）fastapi+sse-starlette：网关 REST 与流式接口（backend/pyproject.toml、backend/app/gateway/routers/runs.py）
前端核心：
next16（App Router）+react19（frontend/package.json）@tanstack/react-query：前端数据获取与缓存（frontend/src/core/*/hooks.ts）@langchain/langgraph-sdk：前端直连 LangGraph API（frontend/src/core/api/api-client.ts）
结论：
- 架构重心是 LangGraph runtime + FastAPI gateway + Next.js UI 三段式，新增能力应优先挂靠这三层边界。
构建与开发工具
后端：
- 启动：
uv run langgraph dev、uv run uvicorn ...（backend/Makefile） - 测试：
pytest（backend/pyproject.toml、backend/Makefile） - 质量：
ruff（backend/ruff.toml）
前端：
- 开发：
next dev --turbo（frontend/package.json） - 构建：
next build（frontend/package.json） - 质量：
eslint+typescript-eslint+prettier（frontend/eslint.config.js、frontend/prettier.config.js） - E2E：
playwright（frontend/playwright.config.ts）
CI：
- GitHub Actions：后端单测、前后端 lint/type/build（
.github/workflows/backend-unit-tests.yml、.github/workflows/lint-check.yml）
结论：
- 工具链完整，且 CI 已覆盖“格式/Lint/类型/构建/后端单测”；后续 phase 应直接复用现有流水线，不建议新建并行脚本体系。
关键依赖（对规划最有影响）
AI 与模型：
langchain-openai、langchain-anthropic、langchain-google-genai、langchain-deepseek（backend/packages/harness/pyproject.toml）langgraph-sdk（前后端均使用，backend/pyproject.toml、frontend/package.json）
集成与工具：
langchain-mcp-adapters（MCP 多服务接入，backend/packages/harness/pyproject.toml）slack-sdk、python-telegram-bot、lark-oapi、wecom-aibot-python-sdk（backend/pyproject.toml、backend/app/channels/*.py）tavily-python、firecrawl-py、ddgs、duckdb（backend/packages/harness/pyproject.toml）
前端平台能力：
better-auth（鉴权，frontend/src/server/better-auth/config.ts）@t3-oss/env-nextjs+zod（环境变量校验，frontend/src/env.js）
结论：
- 依赖风险主要在第三方模型/搜索/IM SDK 的 API 兼容性；规划中应为这些“边缘适配层”预留回归验证。
配置体系
应用配置：
- 主配置：
config.yaml（示例：config.example.yaml），支持$ENV_VAR解析（backend/packages/harness/deerflow/config/app_config.py） - 扩展配置：
extensions_config.json（MCP servers + skills 状态，backend/packages/harness/deerflow/config/extensions_config.py）
前端配置：
- 运行时环境校验：
frontend/src/env.js - 前端 API 基址解析：
frontend/src/core/config/index.ts
敏感配置文件存在性（仅记录存在，不读取值）：
- 根目录
.env - 前端
frontend/.env、frontend/.env.example
结论：
- 配置源分层清晰（主业务配置 + 扩展配置 + 前端 env）；新功能应优先扩展现有配置模型，不要散落新增私有配置文件。
平台与部署要求
开发：
make install安装前后端依赖（Makefile）make dev一键启动（LangGraph + Gateway + Frontend + Nginx，见Makefile和backend/README.md）
生产/容器：
- 前端
next.config.js使用output: "standalone"（frontend/next.config.js） - 支持 Docker 部署脚本与编排目录（
docker/docker-compose.yaml、docker/docker-compose-dev.yaml、scripts/deploy.sh、scripts/docker.sh）
结论：
- 默认目标是容器化/反向代理下的整套部署；后续规划应把“网关端口与反代路径一致性”作为上线前强校验项。
栈分析完成于 2026-04-07（基于 backend、frontend、根目录构建脚本与配置文件的静态审计）