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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

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