🌟 一个基于大语言模型的现代化智能对话系统 🌟

支持多Agent协作 • 知识库检索 • 工具调用 • MCP服务器集成 • 实时对话

🚀 快速开始 • 📦 部署 • 📖 在线文档 • 💻 在线体验

📋 目录

🎯 项目简介
✨ 功能展示
🚨 重要版本说明
💡 功能特性
🛠 技术栈
📁 项目结构
🚀 快速开始
📦 部署
📖 文档
📄 许可证

🎯 项目简介

AgentChat 是一个现代化的智能对话系统，基于大语言模型构建，提供了丰富的AI对话功能。系统采用前后端分离架构，支持多种AI模型、知识库检索、工具调用、MCP服务器集成等高级功能。

🌟 核心亮点

🤖 多模型支持: 集成OpenAI、DeepSeek、Qwen等主流大语言模型
🧠 智能Agent: 支持多Agent协作，具备推理和决策能力
📚 知识库检索: RAG技术实现精准知识检索和问答
🔧 工具生态: 内置多种实用工具，支持自定义扩展
🌐 MCP集成: 支持Model Context Protocol服务器
💬 实时对话: 流式响应，提供流畅的对话体验
🎨 现代界面: 基于Vue 3和Element Plus的美观UI

✨ 功能展示

🎨 界面预览 - 体验现代化的智能对话系统

🖥️新增工作区

新增工作区，工作区和应用中心可随意切换 c453afd6-84ed-4bb7-b268-407fb531a1c9

✨灵寻任务规划

实时的任务流程图，更加直观的感受 cc59faad-4112-48cd-b9b1-6f89d3cbdb39

📊数据看板

能够根据Agent、模型、时间范围进行筛选调用次数和Token使用量 5e90c531-0a10-4457-962d-984b0568f25d

🏠 智言平台首页

简洁现代的主界面，提供直观的功能导航

🔐 智言平台登录页

安全便捷的用户认证系统

🤖 智能体管理页面

强大的Agent配置和管理中心

🌟 智能Agent功能演示

🌤️ 天气查询Agent

实时天气信息查询和预报

🎨 文生图Agent

AI驱动的图像生成服务

🔁智能体工具多轮调用

平台中智能体支持工具多轮调用（指的是根据工具C依赖工具B结果，执行工具B依赖工具A结果，所以调用工具的顺序是 A --> B --> C） dc426a1b220af20a06b068a4ffc2bb10

🔌 MCP服务器集成

支持Model Context Protocol，可上传自定义MCP服务

📚 知识库管理系统

智能知识管理，为Agent提供丰富的外部知识支持

📄 文档解析引擎

支持PDF、Markdown、Docx、Txt等多种格式的智能解析

🛠️ 工具管理中心

丰富的内置工具集，持续扩展中

🧠 AI模型管理

多模型支持，灵活配置不同AI服务

📰 生成AI日报

获取最新的AI咨询，支持生成图片类型的日报

🚨 重要版本说明

⚠️ 从 AgentChat v2.2.0 版本开始，LangChain 已升级至 1.0 版本，代码改动较大！

🔄 版本	📦 LangChain版本	🔧 兼容性	📝 说明
v2.1.x 及以下	0.x	⚠️ 旧版本	使用旧版LangChain API
v2.2.0+	1.0+	✅ 最新版本	重大更新，API变化较大

升级注意事项：

🔄 LangChain 1.0 引入了重大API变更
📚 部分工具和Agent配置方式已更新
🛠️ 建议查看迁移指南了解详细变更
💡 新用户建议直接使用最新版本

💡 功能特性

⭐ 全方位的AI智能服务 - 从对话到工具，从知识到决策

🎯 核心功能模块

🤖 AI对话引擎

智能、自然、高效的对话体验

✨ 多模型生态: 支持OpenAI、Anthropic、通义千问等主流LLM
🌊 流式响应: 实时显示生成内容，无需等待
🧠 上下文记忆: 支持长对话，智能理解对话历史
🔍 思考可视化: 深度思考面板，展示AI推理过程
📝 对话管理: 完整的对话历史存储和检索
🎛️ 参数调优: 温度、Top-p等参数精细控制

🧠 智能Agent系统

多智能体协作，自动化任务执行

🤝 多Agent协作: 智能体间任务分工与协调
🔧 任务自动化: 智能分解复杂任务，自动执行
⚙️ 能力配置: 灵活的Agent能力定义和管理
🔄 工作流编排: 可视化工作流设计和执行
📊 执行监控: 实时监控Agent执行状态
🎯 目标导向: 基于目标的智能决策和行动

📚 知识库系统

企业级知识管理，RAG技术加持

📎 多格式支持: PDF、Word、Excel、Markdown、TXT等
🧩 智能分块: 语义级别的文档分割和处理
🔍 向量检索: 基于语义的精准知识检索
💡 RAG问答: 检索增强生成，提高回答准确性
🗂️ 知识组织: 分类管理，标签系统
📈 使用统计: 知识库使用情况分析

🛠️ 丰富工具生态

10+内置工具，无限扩展可能

📧 通信工具: 邮件发送、消息推送
🔍 信息检索: Google搜索、学术论文搜索
🌤️ 生活服务: 天气查询、快递追踪
📄 文档处理: 格式转换、内容提取
🎨 多媒体: 文生图、图像识别、OCR
📊 数据分析: Excel处理、数据可视化
🤖 自动化: 简历优化、内容重写
🕷️ 网络工具: 网页爬取、内容抓取

🔧 高级特性

🌐 MCP服务器

Model Context Protocol集成

🔌 协议支持: 完整MCP协议实现
🏗️ 自定义服务: 支持用户自定义MCP服务器
📦 内置服务: 天气、ArXiv等预构建服务
🔄 动态加载: 运行时动态加载MCP服务
⚡ 高性能: 异步处理，快速响应

👤 用户管理

安全的身份认证与权限控制

🔐 安全认证: JWT令牌，安全可靠
👥 用户系统: 注册、登录、个人资料
🛡️ 权限控制: 细粒度权限管理
⚙️ 个性配置: 个人偏好设置
📊 使用统计: 用户行为分析

🏗️ 系统架构

现代化的技术架构

🔄 前后端分离: Vue3 + FastAPI
📡 实时通信: WebSocket支持
💾 多数据库: MySQL、Redis、ChromaDB
🐳 容器化: Docker部署，易于扩展
📈 可监控: 完整的日志和监控体系

🎨 技术亮点

🌟 特性	📝 描述	🔧 技术
流式响应	实时生成内容，提升用户体验	Server-Sent Events
向量检索	语义级别的知识检索	ChromaDB + Embedding
异步处理	高并发任务处理	FastAPI + AsyncIO
模块化设计	松耦合架构，易于扩展	微服务架构
智能缓存	Redis缓存，提升响应速度	Redis + 智能缓存策略

🛠 技术栈

后端技术

框架: FastAPI (Python 3.12+)
AI集成: LangChain, OpenAI, Anthropic
数据库: MySQL 8.0, Redis 7.0
向量数据库: ChromaDB, Milvus
搜索引擎: Elasticsearch
文档处理: PyMuPDF, Unstructured
异步任务: Celery
部署: Docker, Gunicorn, Uvicorn

前端技术

框架: Vue 3.4+ (Composition API)
UI组件: Element Plus
状态管理: Pinia
路由: Vue Router 4
构建工具: Vite 5
开发语言: TypeScript
样式: SCSS
Markdown: md-editor-v3

开发工具

包管理: Poetry (后端), npm (前端)
代码格式: Black, Prettier
类型检查: mypy, TypeScript
容器化: Docker, Docker Compose

📁 项目结构

🏗️ 完整的项目架构 - 模块化设计，清晰的职责分离

🔍 点击展开完整项目结构

AgentChat/                          # 🏠 项目根目录
├── 📄 README.md                   # 📖 项目说明文档
├── 📄 LICENSE                     # ⚖️ 开源许可证
├── 📄 .gitignore                  # 🚫 Git忽略文件配置
├── 📄 pyproject.toml              # 🐍 Python项目配置
├── 📄 requirements.txt            # 📦 Python依赖包列表
│
├── 📁 .vscode/                    # 🔧 VSCode编辑器配置
├── 📁 .idea/                      # 💡 JetBrains IDE配置
│
├── 📁 docs/                       # 📚 项目文档目录
│   ├── 📄 API_Documentation_v3.0.md  # 🔄 最新API文档
│   ├── 📄 API_Documentation_v2.0.md  # 📋 v2.0 API文档
│   └── 📄 API_Documentation_v1.0.md  # 📝 v1.0 API文档
│
├── 📁 docker/                     # 🐳 容器化配置
│   ├── 📄 Dockerfile              # 🐳 Docker镜像构建文件
│   └── 📄 docker-compose.yml      # 🔧 Docker编排配置
│
└── 📁 src/                        # 💻 源代码目录
    ├── 📁 backend/                # 🔧 后端服务
    │   ├── 📁 chroma_db/          # 🗄️ ChromaDB向量数据库
    │   └── 📁 agentchat/          # 🤖 核心后端应用
    │       ├── 📄 __init__.py     # 🐍 Python包初始化文件
    │       ├── 📄 main.py         # 🚀 FastAPI应用入口
    │       ├── 📄 settings.py     # ⚙️ 应用配置设置
    │       ├── 📄 config.yaml     # 📋 YAML配置文件
    │       │
    │       ├── 📁 api/            # 🌐 API路由层
    │       │   ├── 📄 __init__.py
    │       │   ├── 📄 router.py   # 🔀 主路由配置
    │       │   ├── 📄 JWT.py      # 🔐 JWT认证处理
    │       │   ├── 📁 v1/         # 📊 v1版本API接口
    │       │   ├── 📁 services/   # 🔧 服务层API
    │       │   └── 📁 errcode/    # ❌ 错误码定义
    │       │
    │       ├── 📁 core/           # 🏗️ 核心功能模块
    │       │   ├── 📄 __init__.py
    │       │   └── 📁 models/     # 🧠 AI模型管理
    │       │
    │       ├── 📁 database/       # 🗃️ 数据库层
    │       │   ├── 📄 __init__.py # 🔗 数据库连接配置
    │       │   ├── 📄 init_data.py # 🏗️ 数据库初始化脚本
    │       │   ├── 📁 models/     # 📊 数据模型定义
    │       │   └── 📁 dao/        # 💾 数据访问对象
    │       │
    │       ├── 📁 services/       # 🎯 业务服务层
    │       │   ├── 📄 __init__.py
    │       │   ├── 📄 retrieval.py      # 🔍 信息检索服务
    │       │   ├── 📄 rag_handler.py    # 📚 RAG处理服务
    │       │   ├── 📄 aliyun_oss.py     # ☁️ 阿里云OSS服务
    │       │   ├── 📄 redis.py          # 💾 Redis缓存服务
    │       │   ├── 📁 rag/              # 📖 RAG检索增强生成
    │       │   ├── 📁 mars/             # 🚀 Mars智能体服务
    │       │   ├── 📁 mcp/              # 🔌 MCP协议服务
    │       │   ├── 📁 mcp_agent/        # 🤖 MCP Agent服务
    │       │   ├── 📁 mcp_openai/       # 🧠 MCP OpenAI集成
    │       │   ├── 📁 deepsearch/       # 🕵️ 深度搜索服务
    │       │   ├── 📁 transform_paper/  # 📄 论文转换服务
    │       │   ├── 📁 autobuild/        # 🏗️ 自动构建服务
    │       │   └── 📁 rewrite/          # ✏️ 内容重写服务
    │       │
    │       ├── 📁 tools/          # 🛠️ 工具集成
    │       │   ├── 📄 __init__.py # 🧰 工具注册和管理
    │       │   ├── 📁 arxiv/      # 📚 ArXiv论文工具
    │       │   ├── 📁 delivery/   # 📦 快递查询工具
    │       │   ├── 📁 web_search/ # 🔍 网络搜索工具
    │       │   ├── 📁 get_weather/     # 🌤️ 天气查询工具
    │       │   ├── 📁 send_email/      # 📧 邮件发送工具
    │       │   ├── 📁 text2image/      # 🎨 文本转图片工具
    │       │   ├── 📁 image2text/      # 👁️ 图片转文本工具
    │       │   ├── 📁 convert_to_pdf/  # 📄 PDF转换工具
    │       │   ├── 📁 convert_to_docx/ # 📝 Word转换工具
    │       │   ├── 📁 resume_optimizer/# 📋 简历优化工具
    │       │   ├── 📁 rag_data/        # 📊 RAG数据处理工具
    │       │   └── 📁 crawl_web/       # 🕷️ 网页爬虫工具
    │       │
    │       ├── 📁 mcp_servers/    # 🖥️ MCP服务器集合
    │       ├── 📁 prompts/        # 💬 提示词模板库
    │       ├── 📁 config/         # ⚙️ 配置文件目录
    │       ├── 📁 schema/         # 📋 数据模式定义
    │       ├── 📁 data/           # 💾 数据存储目录
    │       ├── 📁 utils/          # 🧰 通用工具函数
    │       └── 📁 test/           # 🧪 测试代码目录
    │
    └── 📁 frontend/               # 🎨 前端应用
        ├── 📄 package.json       # 📦 Node.js项目配置
        ├── 📄 package-lock.json  # 🔒 依赖版本锁定
        ├── 📄 tsconfig.json      # 🔧 TypeScript配置
        ├── 📄 tsconfig.app.json  # 📱 应用TypeScript配置
        ├── 📄 tsconfig.node.json # 🔧 Node环境TypeScript配置
        ├── 📄 vite.config.ts     # ⚡ Vite构建配置
        ├── 📄 index.html         # 🌐 HTML入口文件
        ├── 📄 .gitignore         # 🚫 前端Git忽略配置
        ├── 📄 README.md          # 📖 前端说明文档
        ├── 📄 DEBUGGING_GUIDE.md # 🐛 调试指南
        ├── 📄 auto-imports.d.ts  # 🔄 自动导入类型声明
        ├── 📄 components.d.ts    # 🧩 组件类型声明
        │
        ├── 📁 public/            # 🌍 静态资源目录
        │
        └── 📁 src/               # 💻 前端源代码
            ├── 📄 main.ts        # 🚀 Vue应用入口
            ├── 📄 App.vue        # 🏠 根组件
            ├── 📄 style.css      # 🎨 全局样式
            ├── 📄 type.ts        # 📋 TypeScript类型定义
            ├── 📄 vite-env.d.ts  # 🔧 Vite环境类型声明
            │
            ├── 📁 components/    # 🧩 可复用组件库
            │   ├── 📁 agentCard/      # 🤖 Agent卡片组件
            │   ├── 📁 commonCard/     # 🃏 通用卡片组件
            │   ├── 📁 dialog/         # 💬 对话框组件
            │   ├── 📁 drawer/         # 📜 抽屉组件
            │   └── 📁 historyCard/    # 📜 历史记录卡片
            │
            ├── 📁 pages/         # 📄 页面组件
            │   ├── 📄 index.vue       # 🏠 首页
            │   ├── 📁 agent/          # 🤖 Agent管理页面
            │   ├── 📁 configuration/ # ⚙️ 配置页面
            │   ├── 📁 construct/      # 🏗️ 构建页面
            │   ├── 📁 conversation/   # 💬 对话页面
            │   ├── 📁 homepage/       # 🏠 主页模块
            │   ├── 📁 knowledge/      # 📚 知识库页面
            │   ├── 📁 login/          # 🔐 登录页面
            │   ├── 📁 mars/           # 🚀 Mars对话页面
            │   ├── 📁 mcp-server/     # 🖥️ MCP服务器页面
            │   ├── 📁 model/          # 🧠 模型管理页面
            │   ├── 📁 notFound/       # ❓ 404页面
            │   ├── 📁 profile/        # 👤 用户资料页面
            │   └── 📁 tool/           # 🛠️ 工具管理页面
            │
            ├── 📁 router/        # 🛣️ 路由配置
            ├── 📁 store/         # 🗄️ 状态管理(Pinia)
            ├── 📁 apis/          # 🌐 API接口定义
            ├── 📁 utils/         # 🧰 工具函数库
            └── 📁 assets/        # 🖼️ 静态资源(图片、字体等)

📊 项目统计

📂 类别	📈 数量	📝 说明
后端模块	15+	API、服务、工具、数据库等核心模块
前端页面	12+	完整的用户界面和交互页面
内置工具	10+	涵盖搜索、文档、图像、通信等功能
AI模型	5+	支持主流大语言模型和嵌入模型
MCP服务	多个	可扩展的MCP协议服务器

📊 代码量统计

📝 基于文件扩展名的详细代码统计

🔍 文件类型	📁 文件数量	📄 总行数	📉 最少行数	📈 最多行数	📊 平均行数
🐍 Python	247	19,599	0	1,039	79
🎨 Vue	31	21,907	12	2,588	706
📰 Markdown	8	3,475	5	1,079	434
⚡ TypeScript	46	2,103	1	212	45
📋 TXT	1	539	539	539	539
📦 JSON	11	348	7	110	31
⚙️ TOML	1	328	328	328	328
🎨 CSS	1	176	176	176	176
🔧 YML	2	177	52	125	88
📋 YAML	2	152	35	117	76
⚙️ CONF	1	101	101	101	101
🚀 Shell	2	87	35	52	43
🚦 PROD	1	41	41	41	41
🚫 GitIgnore	1	24	24	24	24
🌐 HTML	1	13	13	13	13
🐳 DockerIgnore	1	10	10	10	10

📊 总计: 356 个文件，48,560 行代码

🏆 技术栈占比

🎯 技术栈	📈 占比	🔥 特点
🎨 前端 (Vue+TS)	45.1%	现代化响应式界面，TypeScript强类型支持
🐍 后端 (Python)	40.4%	高性能异步服务，丰富的AI集成
📚 文档 (MD)	7.2%	完整的项目文档和API说明
⚙️ 配置 (JSON/YAML)	7.3%	灵活的配置管理和部署支持

💡 项目采用前后端分离架构，代码结构清晰，文档完善

🚀 快速开始

🎯 三种部署方式任你选择 - Docker一键部署 | 本地开发 | 生产环境

📋 系统要求

🛠️ 组件	🔢 版本要求	📝 说明
Python	3.12+	后端运行环境
Node.js	18+	前端构建环境
MySQL	8.0+	主数据库
Redis	7.0+	缓存和会话存储
Docker	20.10+	容器化部署（推荐）

🎉 方式一：Docker一键部署（推荐）

💫 点击展开Docker部署步骤

🔥 超简单三步部署

# 1️⃣ 克隆项目
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git
cd AgentChat

# 2️⃣ 配置API密钥
cp src/backend/agentchat/config.yaml.example src/backend/agentchat/config.yaml
# 编辑配置文件，填入你的API密钥

# 3️⃣ 一键启动
cd docker
docker-compose up --build -d

✅ 验证部署

# 查看服务状态
docker-compose ps

# 查看日志
docker-compose logs -f app

🎊 完成！ 访问 http://localhost:8090 开始使用！

🛠️ 方式二：本地开发环境

👨‍💻 点击展开本地开发步骤

🔧 后端环境搭建

# 1️⃣ 克隆项目
git clone https://github.com/Shy2593666979/AgentChat.git
cd AgentChat

# 使用pip安装依赖
pip install -r requirements.txt

⚙️ 配置文件设置

创建并编辑配置文件 src/backend/agentchat/config.yaml:

🚀 启动服务

# 后端服务
cd src/backend
uvicorn agentchat.main:app --port 7860 --host 0.0.0.0

# 新终端 - 前端服务
cd src/frontend
npm install
npm run dev

🌐 访问地址

🎯 服务	🔗 地址	📝 说明
前端界面	localhost:8090	用户界面
后端API	localhost:7860	API服务
API文档	localhost:7860/docs	Swagger文档

📦 高级部署指南

🎯 灵活的部署选择 - 从开发测试到生产环境的完整方案

🌐 部署架构选择

📖 文档

📚 API文档

AgentChat Document - agentchat具体文档
API Documentation v3.0 - 最新API文档

🔧 开发文档

在线API文档: 启动后端服务后访问 /docs
前端调试指南: src/frontend/DEBUGGING_GUIDE.md

📋 配置指南

向量数据库配置

Milvus: 安装指南
ChromaDB: 项目中已集成，无需额外配置

模型服务配置

Rerank模型: 阿里云模型服务
Embedding模型: OpenAI兼容接口

搜索引擎配置

Elasticsearch: IK分词器

🔧 开发指南

⚠️ 重要提示 (目前已单独放到与agentchat并列，不需要再额外处理)

由于 fastapi-jwt-auth 库使用较旧版本的 Pydantic，而项目中的 LangChain、MCP 等组件需要 Pydantic >= 2，需要手动修改库文件：

找到你的虚拟环境中的文件：

/path/to/your/env/lib/python3.12/site-packages/fastapi_jwt_auth/config.py

替换为以下内容：

点击展开配置代码

from datetime import timedelta
from typing import Optional, Union, Sequence, List
from pydantic import (
    BaseModel,
    validator,
    StrictBool,
    StrictInt,
    StrictStr
)

class LoadConfig(BaseModel):
    authjwt_token_location: Optional[List[StrictStr]] = ['headers']
    authjwt_secret_key: Optional[StrictStr] = None
    authjwt_public_key: Optional[StrictStr] = None
    authjwt_private_key: Optional[StrictStr] = None
    authjwt_algorithm: Optional[StrictStr] = "HS256"
    authjwt_decode_algorithms: Optional[List[StrictStr]] = None
    authjwt_decode_leeway: Optional[Union[StrictInt,timedelta]] = 0
    authjwt_encode_issuer: Optional[StrictStr] = None
    authjwt_decode_issuer: Optional[StrictStr] = None
    authjwt_decode_audience: Optional[Union[StrictStr,Sequence[StrictStr]]] = None
    authjwt_denylist_enabled: Optional[StrictBool] = False
    authjwt_denylist_token_checks: Optional[List[StrictStr]] = ['access','refresh']
    authjwt_header_name: Optional[StrictStr] = "Authorization"
    authjwt_header_type: Optional[StrictStr] = "Bearer"
    authjwt_access_token_expires: Optional[Union[StrictBool,StrictInt,timedelta]] = timedelta(minutes=15)
    authjwt_refresh_token_expires: Optional[Union[StrictBool,StrictInt,timedelta]] = timedelta(days=30)
    # # option for create cookies
    authjwt_access_cookie_key: Optional[StrictStr] = "access_token_cookie"
    authjwt_refresh_cookie_key: Optional[StrictStr] = "refresh_token_cookie"
    authjwt_access_cookie_path: Optional[StrictStr] = "/"
    authjwt_refresh_cookie_path: Optional[StrictStr] = "/"
    authjwt_cookie_max_age: Optional[StrictInt] = None
    authjwt_cookie_domain: Optional[StrictStr] = None
    authjwt_cookie_secure: Optional[StrictBool] = False
    authjwt_cookie_samesite: Optional[StrictStr] = None
    # # option for double submit csrf protection
    authjwt_cookie_csrf_protect: Optional[StrictBool] = True
    authjwt_access_csrf_cookie_key: Optional[StrictStr] = "csrf_access_token"
    authjwt_refresh_csrf_cookie_key: Optional[StrictStr] = "csrf_refresh_token"
    authjwt_access_csrf_cookie_path: Optional[StrictStr] = "/"
    authjwt_refresh_csrf_cookie_path: Optional[StrictStr] = "/"
    authjwt_access_csrf_header_name: Optional[StrictStr] = "X-CSRF-Token"
    authjwt_refresh_csrf_header_name: Optional[StrictStr] = "X-CSRF-Token"
    authjwt_csrf_methods: Optional[List[StrictStr]] = ['POST','PUT','PATCH','DELETE']

    @validator('authjwt_access_token_expires')
    def validate_access_token_expires(cls, v):
        if v is True:
            raise ValueError("The 'authjwt_access_token_expires' only accept value False (bool)")
        return v

    @validator('authjwt_refresh_token_expires')
    def validate_refresh_token_expires(cls, v):
        if v is True:
            raise ValueError("The 'authjwt_refresh_token_expires' only accept value False (bool)")
        return v

    @validator('authjwt_denylist_token_checks', each_item=True)
    def validate_denylist_token_checks(cls, v):
        if v not in ['access','refresh']:
            raise ValueError("The 'authjwt_denylist_token_checks' must be between 'access' or 'refresh'")
        return v

    @validator('authjwt_token_location', each_item=True)
    def validate_token_location(cls, v):
        if v not in ['headers','cookies']:
            raise ValueError("The 'authjwt_token_location' must be between 'headers' or 'cookies'")
        return v

    @validator('authjwt_cookie_samesite')
    def validate_cookie_samesite(cls, v):
        if v not in ['strict','lax','none']:
            raise ValueError("The 'authjwt_cookie_samesite' must be between 'strict', 'lax', 'none'")
        return v

    @validator('authjwt_csrf_methods', each_item=True)
    def validate_csrf_methods(cls, v):
        if v.upper() not in ["GET", "HEAD", "POST", "PUT", "DELETE", "PATCH"]:
            raise ValueError("The 'authjwt_csrf_methods' must be between http request methods")
        return v.upper()

    class Config:
        str_min_length = 1
        str_strip_whitespace = True

其实找起来挺麻烦的，所以提供了一个直接修改源代码的脚本

python scripts/fix_fastapi_jwt_auth.py # 进行脚本修复(前提是需要将依赖包安装完整)

🤝 贡献指南

💪 共建AI未来 - 每一个贡献都让AgentChat变得更好

🌟 我们欢迎所有形式的贡献！

🐛 Bug修复

发现问题，解决问题

🔍 搜索已有Issues
📝 创建详细Bug报告
🧪 提供复现步骤
💡 提交修复方案

✨ 功能开发

新想法，新功能

💭 创建Feature Request
📋 详细描述需求场景
🎨 设计实现方案
🚀 开发并测试

📚 文档完善

知识共享，助力他人

📖 补充API文档
✍️ 编写使用教程
🌍 多语言翻译
🎥 制作视频教程

🧪 社区支持

帮助他人，分享经验

❓ 回答社区问题
💬 参与技术讨论
🎤 分享使用心得
🤝 推广项目

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源许可证

这意味着你可以自由使用、修改和分发本项目 🎉

🌟 感谢支持 AgentChat！

如果这个项目对你有帮助，请给我们一个 ⭐️

让更多的人发现这个项目，一起构建AI的未来！

Made with ❤ by the AgentChat Author MingGuang Tian

AgentChat