# agentUniverse脚手架工程 我们已经为您准备了一个空的脚手架工程,脚手架工程代码地址:[sample_standard_app](../../../../examples/sample_standard_app) ## 标准应用工程目录结构及说明 下列目录结构为agentUniverse官方推荐结构: ``` / ├── bootstrap/ │ ├── intelligence/ │ │ └── server_application.py │ ├── platform/ │ │ └── product_application.py ├── intelligence/ │ ├── agentic/ │ │ ├── agent │ │ │ └── agent_instance │ │ │ └── agent_template │ │ ├── knowledge │ │ │ └── store/ │ │ │ └── rag_router/ │ │ │ └── doc_processor/ │ │ ├── llm │ │ ├── prompt │ │ ├── memory │ │ ├── tool │ │ └── work_pattern │ ├── service/ │ │ └── agent_service │ │ └── classic_service │ ├── dal/ │ ├── integration/ │ ├── utils/ │ └── test/ ├── platform/ ├── config ├── pyproject.toml └── other project files... ``` 每个层级包目录具体含义如下: * bootstrap - web server启动入口层 * intelligence - 智能应用web server启动入口层 * platform - 产品化服务web server启动入口层 * intelligence - 智能工程层:用于智能体构建,组件拓展定制以及服务化实现 * agentic - 智能领域层,放置智能体相关的agentUniverse领域组件 * agent - 智能体层,对应agentUniverse的agent领域组件,可构建智能体模版、智能体实例等 * agent_template - 智能体模版层,基于业务理解抽象出的智能体模版,用于帮助用户快速构建智能体。完成模版构建后,使用者只需基于模版配置特定属性,即可执行对应的编排逻辑 * agent_instance - 智能体实例层 * knowledge - 知识层,对应agentUniverse的knowledge领域组件,包含知识注入,查询能力。 * store - 知识库存储,对应agentUniverse的store领域组件 * rag_router - 知识库rag路由,对应agentUniverse的rag_router领域组件 * doc_processor - 知识库文档处理器,对应agentUniverse的doc_processor领域组件 * llm - llm层,对应agentUniverse的llm领域组件,提供大模型服务,如chatgpt/qwen等 * prompt - prompt层,对应agentUniverse的prompt领域组件,提供提示词模板、提示词生成等能力 * memory - 记忆层,对应agentUniverse的memory领域组件,提供agent的记忆能力,包含记忆压缩和记忆存储 * tool - 工具层,对应agentUniverse的tool领域组件,提供辅助工具,如api服务 * work_pattern - 工作模式层,提供典型的单智能体和多智能体间的工作协同范式,包括PEER/DOE/MAP等。 * service - 智能工程服务层 * agent_service - 智能服务层,对应agentUniverse的service领域组件,关联智能体实例,对外提供服务 * classic_service - 传统服务层,承接非智能体服务,如文件服务、会话服务等 * dal - 数据访问层,提供数据源访问机制,抽象数据访问接口 * integration - 集成层,用于连接和协调不同系统、服务及组件 * utils - 基础工具层,提供小型,通用的辅助函数 * test - 单元测试 * platform - 平台工程,承接智能工程以外的平台能力 * config - 系统级配置目录