EvolutionAPI/evo-ai

Evo AI is an open-source platform for creating and managing AI agents, enabling integration with different AI models and services.

a2a-protocoladkagentagentic-aiagentic-workflowaicrewailanggraphmcppython

GAI 中文摘要

Evo AI 是一个开源的 AI 智能体开发与管理平台，旨在简化智能体的创建流程并提供统一的管理环境。它通过集成多种主流 AI 框架与模型，帮助开发者高效构建、配置并协调各类智能体，实现复杂工作流的自动化。

支持创建包括 LLM、A2A 协议、顺序、并行、循环、工作流及任务驱动等多种类型的智能体。深度集成了 Google ADK、CrewAI 和 LangGraph，支持开发者根据需求灵活构建智能体逻辑。提供完善的客户端管理、自定义工具集成以及 MCP 服务器配置功能。内置安全的 API 密钥管理与 JWT 身份验证机制，确保系统运行的安全性与数据可控性。支持 Agent 2 Agent 协议，实现了不同智能体之间的互操作性，能够构建复杂的协作系统。

该项目适用于需要快速构建、调度及管理多类型 AI 智能体的开发者和企业，特别适合用于搭建复杂的自动化业务工作流或需要多个智能体协同工作的分布式 AI 系统。

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TypeScriptApache-2.0创建于 2025/5/13更新于 2 天前

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README

由 Gemini 翻译整理

Evo AI - AI 智能体平台

Evo AI 是一个用于创建和管理 AI 智能体的开源平台，支持与多种 AI 模型及服务进行集成。

🚀 概览

Evo AI 平台支持以下功能：

智能体的创建与管理
与不同语言模型的集成
客户端管理及 MCP 服务配置
自定义工具管理
Google Agent Development Kit (ADK): 智能体开发的基础框架
CrewAI Support: 智能体开发的替代框架（开发中）
带邮箱验证的 JWT 认证
Agent 2 Agent (A2A) Protocol Support: 实现 AI 智能体间的互操作性
Workflow Agent with LangGraph: 构建复杂的智能体工作流
安全 API Key 管理: 对 API Key 进行加密存储
智能体组织: 通过文件夹结构按类别管理智能体

🤖 智能体类型

Evo AI 支持多种类型的智能体，并可灵活组合使用：

1. LLM Agent (语言模型智能体)

基于 GPT-4、Claude 等语言模型的智能体。可以配置工具、MCP 服务和子智能体。

2. A2A Agent (智能体对智能体)

实现了 Google A2A 协议，用于智能体间互操作的智能体。

3. Sequential Agent (顺序智能体)

按特定顺序执行一系列子智能体。

4. Parallel Agent (并行智能体)

同时执行多个子智能体。

5. Loop Agent (循环智能体)

在设定的最大迭代次数内循环执行子智能体。

6. Workflow Agent (工作流智能体)

使用 LangGraph 以图结构定义的自定义工作流中执行子智能体。

7. Task Agent (任务智能体)

使用目标智能体，结合结构化的任务指令执行特定任务。

🛠️ 技术栈

后端

FastAPI: 用于构建 API 的 Web 框架
SQLAlchemy: 数据库交互 ORM
PostgreSQL: 主数据库
Alembic: 数据库迁移系统
Pydantic: 数据验证与序列化
Uvicorn: ASGI 服务器
Redis: 缓存与会话管理
JWT: 安全令牌认证
SendGrid/SMTP: 邮件通知服务（可配置）
Jinja2: 邮件渲染模板引擎
Bcrypt: 密码哈希与安全处理
LangGraph: 构建有状态、多智能体工作流的框架

前端

Next.js 15: 使用 App Router 的 React 框架
React 18: 用户界面库
TypeScript: 类型安全 JavaScript
Tailwind CSS: 实用优先 CSS 框架
shadcn/ui: 现代组件库
React Hook Form: 表单管理
Zod: 模式验证
ReactFlow: 基于节点的视觉化工作流
React Query: 服务器状态管理

📊 Langfuse 集成 (追踪与可观测性)

Evo AI 平台原生支持与 Langfuse 集成，利用 OpenTelemetry (OTel) 标准，实现对智能体执行、提示词、模型响应及工具调用的详细追踪。

如何配置

在 .env 中设置环境变量：

LANGFUSE_PUBLIC_KEY="pk-lf-..."
LANGFUSE_SECRET_KEY="sk-lf-..."
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT="https://cloud.langfuse.com/api/public/otel"

在 Langfuse 仪表盘中查看
- 访问你的 Langfuse 仪表盘即可查看实时追踪数据。

🤖 Agent 2 Agent (A2A) 协议支持

Evo AI 实现了 Google 的 Agent 2 Agent (A2A) 协议，实现了 AI 智能体之间的无缝通信与互操作。

有关 A2A 协议的更多信息，请访问 Google A2A 协议文档。

📋 前置要求

后端

Python: 3.10 或更高版本
PostgreSQL: 13.0 或更高版本
Redis: 6.0 或更高版本
Git: 版本控制
Make: 运行 Makefile 命令

前端

Node.js: 18.0 或更高版本
pnpm: 包管理器（推荐）或 npm/yarn

🔧 安装步骤

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/EvolutionAPI/evo-ai.git
cd evo-ai

2. 后端设置

虚拟环境与依赖（此处原文未列全，仅保留代码块结构）

# 示例安装命令
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt