5.8 KiB
AGENTS.md
本文件为 Agent 在本仓库中工作时提供指导说明。
项目概述
FastGPT 是一个 AI Agent 构建平台,通过 Flow 提供开箱即用的数据处理、模型调用能力和可视化工作流编排。这是一个基于 NextJS 构建的全栈 TypeScript 应用,后端使用 MongoDB/PostgreSQL。
技术栈: NextJS + TypeScript + ChakraUI + MongoDB + VectorDB(PG, Milvus, Zilliz, OceanBase, SeekDB, OpenGauss......)
设计文档
你可以参考 项目设计文档 来了解 FastGPT 已有的设计方案。
架构
这是一个使用 pnpm workspaces 的 monorepo,主要结构如下:
Packages (库代码)
packages/global/- 所有项目共享的类型、常量、工具函数packages/service/- 后端服务、数据库模型、API 控制器、工作流引擎packages/web/- 共享的前端组件、hooks、样式、国际化
Projects (应用程序)
projects/app/- 主 NextJS Web 应用(前端 + API 路由)projects/code-sandbox/- Bun + Hono 代码执行沙箱服务projects/mcp_server/- Model Context Protocol 服务器实现
关键目录
document/- 文档站点(NextJS 应用及内容)plugins/- 外部插件(模型、爬虫等)deploy/- Docker 和 Helm 部署配置test/- 集中的测试文件和工具
开发命令
项目专用命令
主应用 (projects/app/):
cd projects/app && pnpm dev- 启动 NextJS 开发服务器cd projects/app && pnpm build- 构建 NextJS 应用cd projects/app && pnpm start- 启动生产服务器
代码沙箱 (projects/code-sandbox/):
cd projects/code-sandbox && pnpm dev- 以监视模式启动(Bun)cd projects/code-sandbox && pnpm build- 构建沙箱服务cd projects/code-sandbox && pnpm test- 运行 Vitest 测试
MCP 服务器 (projects/mcp_server/):
cd projects/mcp_server && bun dev- 使用 Bun 以监视模式启动cd projects/mcp_server && bun build- 构建 MCP 服务器cd projects/mcp_server && bun start- 启动 MCP 服务器
工具命令
pnpm lint- 对所有 TypeScript 文件运行 ESLint 并自动修复pnpm initIcon- 初始化图标资源pnpm gen:theme-typings- 生成 Chakra UI 主题类型定义
测试
项目使用 Vitest 进行测试并生成覆盖率报告。主要测试命令:
pnpm test- 运行所有测试pnpm test {file-path}- 使用 Vitest 运行指定测试文件的指定测试- 测试文件位于
test/目录和projects/{{name}}/test/,代表这packages和单个 project的测试文件目录。 - 覆盖率报告生成在
coverage/目录
代码组织模式
Monorepo 结构
- 共享代码存放在
packages/中,通过 workspace 引用导入 projects/中的每个项目都是独立的应用程序- 使用
@fastgpt/global、@fastgpt/service、@fastgpt/web导入共享包
API 结构
- NextJS API 路由在
projects/app/src/pages/api/ - API 路由合约定义在
packages/global/openapi/, 对应的 - 通用服务端业务逻辑在
packages/service/和projects/app/src/service - 数据库模型在
packages/service/中,使用 MongoDB/Mongoose
前端架构
- React 组件在
projects/app/src/components/和packages/web/components/ - 使用 Chakra UI 进行样式设计,自定义主题在
packages/web/styles/theme.ts - 国际化支持文件在
packages/web/i18n/ - 使用 React Context 和 Zustand 进行状态管理
开发注意事项
- 包管理器: 使用 pnpm 及 workspace 配置
- Node 版本: 需要 Node.js >=20.x, pnpm >=9.x
- 数据库: 支持 MongoDB、带 pgvector 的 PostgreSQL 或 Milvus 向量存储
- AI 集成: 通过统一接口支持多个 AI 提供商
- 国际化: 完整支持中文、英文和日文
关键文件模式
.ts和.tsx文件全部使用 TypeScript- 数据库模型使用 Mongoose 配合 TypeScript
- API 路由遵循 NextJS 约定
- 组件文件使用 React 函数式组件和 hooks
- 共享类型定义在
packages/global/中
环境配置
- 配置文件在
projects/app/data/config.json - 支持特定环境配置
- 模型配置在
packages/service/core/ai/config/
代码规范
运行要求
性格
- 保持怀疑态度,要深入思考和分析现有代码,提出问题,并让用户确认。
- 编写单个需求时,运行测试命令,中途不要运行全量测试,只需局部测试即可,只需最后运行全量测试,确保没有问题。
工作流程
对于简单任务,可以直接进行编写实现,对于复杂任务,遵循以下流程:
function agent_loop(用户需求){ // 1. 需求文档编写 while(需求文档编写未完成){ 用户需求分析 编写需求分析文档; 提出问题,让用户提供答案; 调整需求文档; }
// 2. 开发文档编写 while(开发文档编写未完成){ 编写开发文档; 提出问题,让用户提供答案; 调整开发文档; }
// 3. 列出 TODO while(TODO 列表编写未完成){ 编写 TODO 列表; // 包含写代码,运行测试等,需要与开发文档对应 提出问题,让用户提供答案; 调整 TODO 列表; }
// 4. 执行 TODO List while(TODO List 执行未完成){ 执行 TODO List; 更新 TODO List 状态; } }
输出规范
- 输出语言:中文
- 输出文档位置: 2.1. 设计文档: .codex/design,todo 跟在设计文档后面。 2.2. 问题分析文档: .codex/issue
- 相同需求文档,尽量写在一起(内容超过 300 行,可以分批写入),或者创建要给目录一起管理,不要随意平铺一堆不同版本的相同问题的文档。
- 文件输出,使用正确的编码格式,例如UTF-8。
- 除非用户指明,否则不要编写总结报告。