[project]
name = "demo-python-agent"
version = "0.1.0"
description = "Python AI Agent 学习项目（docs 涵盖阶段一~阶段八）"
requires-python = ">=3.10"

# =========================================================
# 依赖按 docs 学习阶段分组整理
# 阶段一：前置核心基础（Python 高级编程 / 大模型与 Prompt / 软件工程）
# 阶段三：主流 Agent 开发框架（LangGraph / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen）
# 阶段四：工具生态与外围组件（向量库 / RAG / MCP / 检索）
# 阶段五：进阶技术（评测 / 记忆 / 多智能体）
# 阶段六：垂直领域 Agent（数据分析 / 客服 / 办公自动化）
# 阶段七：工程化部署与运维（FastAPI / Docker / 监控）
# 阶段八：实战项目（Level1~Level5 + Streamlit Demo）
# =========================================================

dependencies = [
    # ---------- 阶段一：前置核心基础 ----------
    # 数据校验 / 配置
    "pydantic>=2.0",
    "pydantic-settings>=2.0",
    # 日志 / 重试 / 环境变量
    "loguru>=0.7",
    "tenacity>=8.0",
    "python-dotenv>=1.0",
    # 数据分析 Agent 基础
    "pandas>=2.0",
    "numpy>=1.24",
    # HTTP（异步取代 requests，外呼统一用 httpx）
    "httpx>=0.27",
    "requests>=2.31",
    # 主流模型 SDK（OpenAI / Claude / DeepSeek / Ollama 走 OpenAI 兼容接口）
    "openai>=1.30",
    "anthropic>=0.30",
    # ---------- 阶段三：主流 Agent 开发框架 ----------
    # 必修：LangChain + LangGraph（生产级 Agent 事实标准）
    "langchain>=0.3",
    "langgraph>=0.2",
    # LangChain 各家 ChatModel 集成包
    "langchain-openai>=0.2",
    "langchain-anthropic>=0.2",
    "langchain-deepseek>=0.1",
    "langchain-ollama>=0.2",
    # langchain-community 锁定 0.3.x：0.4+ 移除了 ragas 0.4.3 仍依赖的 ChatVertexAI
    "langchain-community>=0.3.27,<0.4",
    "langchain-core>=0.3",
    # LlamaIndex：RAG 数据接入与检索框架
    "llama-index>=0.12",
    # 选学：多智能体框架（了解选型）
    "crewai>=0.80",
    # ---------- 阶段四：工具生态与外围组件 ----------
    # 向量数据库（轻量 + 生产）
    "chromadb>=0.5",
    "qdrant-client>=1.10",
    "faiss-cpu>=1.8",
    # 文件处理：PDF / Excel
    "pymupdf>=1.24",
    "openpyxl>=3.1",
    # OCR（图片文字识别）
    "paddleocr>=2.7",
    # MCP 协议 SDK（Anthropic 开源的 Agent 工具接入标准）
    "mcp[cli]>=1.0",
    # 代码执行沙箱（E2B 云沙箱，可选）
    "e2b-code-interpreter>=1.0",
    # Embedding / Reranker（BGE 等中文向量模型）
    "sentence-transformers>=3.0",
    # BM25 稀疏检索（混合检索标配）
    "rank-bm25>=0.2",
    # ---------- 阶段五：进阶技术 ----------
    # RAG 评估（忠实度 / 答案相关性 / 检索质量）
    "ragas>=0.1",
    # LangChain 链路追踪与评估平台
    "langsmith>=0.1",
    # 开源可自托管追踪（数据合规场景首选）
    "langfuse>=2.0",
    # VertexAI 集成：ragas 0.4.3 仍从 langchain_community.chat_models.vertexai 拉 ChatVertexAI，
    # 但该路径在新版 langchain-community 中已迁移到独立包；装此包并配 sitecustomize.py 兜底。
    "langchain-google-vertexai>=2.0",
    # ---------- 阶段七：工程化部署与运维 ----------
    # Web 框架 + ASGI 服务（Agent 服务接入层）
    "fastapi>=0.110",
    "uvicorn[standard]>=0.30",
    # 数据库
    "sqlalchemy>=2.0",
    "psycopg[binary]>=3.2",
    # 会话缓存 / 队列 broker
    "redis>=5.0",
    # 异步任务队列（worker 消费 Agent 长任务）
    "arq>=0.25",
    # 监控三支柱：Metrics
    "prometheus-client>=0.20",
    # 监控三支柱：Traces（OTel 协议）
    "opentelemetry-api>=1.27",
    "opentelemetry-sdk>=1.27",
    "opentelemetry-exporter-otlp>=1.27",
    # 对象存储（原始文档 / 大附件）
    "minio>=7.2",
    # ---------- 阶段八：实战项目 ----------
    # Streamlit：Agent Demo 前端
    "streamlit>=1.30",
    "langchain-vertexai-shim",
]

[dependency-groups]
dev = [
    # 测试 / 静态检查 / 代码风格（项目分层骨架的质量门禁）
    "pytest>=8.0",
    "pytest-asyncio>=0.23",
    "ruff>=0.6",
    "mypy>=1.10",
    "types-requests",
]

[tool.uv]
# 显式包管理方式与索引设置
managed = true

# 工作区成员：本地垫片包（让 ragas 0.4.3 能正常 import）
# 文档：https://docs.astral.sh/uv/concepts/projects/workspaces/
[tool.uv.workspace]
members = ["packages/*"]

[tool.uv.sources]
langchain-vertexai-shim = { workspace = true }