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4.5 KiB
TOML
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[project]
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name = "demo-python-agent"
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version = "0.1.0"
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description = "Python AI Agent 学习项目（docs 涵盖阶段一~阶段八）"
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requires-python = ">=3.10"
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# =========================================================
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# 依赖按 docs 学习阶段分组整理
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# 阶段一：前置核心基础（Python 高级编程 / 大模型与 Prompt / 软件工程）
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# 阶段三：主流 Agent 开发框架（LangGraph / LlamaIndex / CrewAI / AutoGen）
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# 阶段四：工具生态与外围组件（向量库 / RAG / MCP / 检索）
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# 阶段五：进阶技术（评测 / 记忆 / 多智能体）
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# 阶段六：垂直领域 Agent（数据分析 / 客服 / 办公自动化）
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# 阶段七：工程化部署与运维（FastAPI / Docker / 监控）
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# 阶段八：实战项目（Level1~Level5 + Streamlit Demo）
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# =========================================================
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dependencies = [
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# ---------- 阶段一：前置核心基础 ----------
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# 数据校验 / 配置
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"pydantic>=2.0",
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"pydantic-settings>=2.0",
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# 日志 / 重试 / 环境变量
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"loguru>=0.7",
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"tenacity>=8.0",
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"python-dotenv>=1.0",
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# 数据分析 Agent 基础
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"pandas>=2.0",
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"numpy>=1.24",
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# HTTP（异步取代 requests，外呼统一用 httpx）
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"httpx>=0.27",
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"requests>=2.31",
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# 主流模型 SDK（OpenAI / Claude / DeepSeek / Ollama 走 OpenAI 兼容接口）
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"openai>=1.30",
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"anthropic>=0.30",
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# ---------- 阶段三：主流 Agent 开发框架 ----------
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# 必修：LangChain + LangGraph（生产级 Agent 事实标准）
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"langchain>=0.3",
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"langgraph>=0.2",
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# LangChain 各家 ChatModel 集成包
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"langchain-openai>=0.2",
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"langchain-anthropic>=0.2",
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"langchain-deepseek>=0.1",
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"langchain-ollama>=0.2",
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# langchain-community 锁定 0.3.x：0.4+ 移除了 ragas 0.4.3 仍依赖的 ChatVertexAI
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"langchain-community>=0.3.27,<0.4",
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"langchain-core>=0.3",
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# LlamaIndex：RAG 数据接入与检索框架
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"llama-index>=0.12",
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# 选学：多智能体框架（了解选型）
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"crewai>=0.80",
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# ---------- 阶段四：工具生态与外围组件 ----------
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# 向量数据库（轻量 + 生产）
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"chromadb>=0.5",
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"qdrant-client>=1.10",
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"faiss-cpu>=1.8",
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# 文件处理：PDF / Excel
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"pymupdf>=1.24",
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"openpyxl>=3.1",
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# OCR（图片文字识别）
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"paddleocr>=2.7",
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# MCP 协议 SDK（Anthropic 开源的 Agent 工具接入标准）
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"mcp[cli]>=1.0",
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# 代码执行沙箱（E2B 云沙箱，可选）
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"e2b-code-interpreter>=1.0",
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# Embedding / Reranker（BGE 等中文向量模型）
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"sentence-transformers>=3.0",
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# BM25 稀疏检索（混合检索标配）
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"rank-bm25>=0.2",
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# ---------- 阶段五：进阶技术 ----------
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# RAG 评估（忠实度 / 答案相关性 / 检索质量）
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"ragas>=0.1",
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# LangChain 链路追踪与评估平台
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"langsmith>=0.1",
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# 开源可自托管追踪（数据合规场景首选）
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"langfuse>=2.0",
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# VertexAI 集成：ragas 0.4.3 仍从 langchain_community.chat_models.vertexai 拉 ChatVertexAI，
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# 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。
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"langchain-google-vertexai>=2.0",
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# ---------- 阶段七：工程化部署与运维 ----------
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# Web 框架 + ASGI 服务（Agent 服务接入层）
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"fastapi>=0.110",
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"uvicorn[standard]>=0.30",
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# 数据库
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"sqlalchemy>=2.0",
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"psycopg[binary]>=3.2",
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# 会话缓存 / 队列 broker
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"redis>=5.0",
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# 异步任务队列（worker 消费 Agent 长任务）
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"arq>=0.25",
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# 监控三支柱：Metrics
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"prometheus-client>=0.20",
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# 监控三支柱：Traces（OTel 协议）
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"opentelemetry-api>=1.27",
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"opentelemetry-sdk>=1.27",
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"opentelemetry-exporter-otlp>=1.27",
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# 对象存储（原始文档 / 大附件）
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"minio>=7.2",
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# ---------- 阶段八：实战项目 ----------
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# Streamlit：Agent Demo 前端
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"streamlit>=1.30",
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"langchain-vertexai-shim",
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]
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[dependency-groups]
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dev = [
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# 测试 / 静态检查 / 代码风格（项目分层骨架的质量门禁）
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"pytest>=8.0",
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"pytest-asyncio>=0.23",
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"ruff>=0.6",
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"mypy>=1.10",
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"types-requests",
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]
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[tool.uv]
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# 显式包管理方式与索引设置
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managed = true
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# 工作区成员：本地垫片包（让 ragas 0.4.3 能正常 import）
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# 文档：https://docs.astral.sh/uv/concepts/projects/workspaces/
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[tool.uv.workspace]
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members = ["packages/*"]
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[tool.uv.sources]
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langchain-vertexai-shim = { workspace = true }
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