A modern, distributed multi-agent AI system with ANP (Agent Network Protocol) support.
- 🤖 多智能体架构: 基于装饰符的智能体注册和发现机制
- 🌐 分布式通信: 支持 ANP 协议的跨节点智能体通信
- 🎯 任务协调: 自然语言任务分析、分解和智能分发
- ⚡ 高性能: 基于 FastAPI 的异步处理框架
- 🛠️ 开发友好: 丰富的 CLI 工具和配置选项
- 🔐 安全认证: 支持 DID 去中心化身份认证
本项目使用 uv 作为包管理工具：
# 安装 uv（如果还没有安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 同步项目依赖
uv sync-
复制环境变量模板文件：
cp .env.example .env
-
编辑
.env文件，填入您的实际配置：# OpenAI Configuration OPENAI_API_KEY=your_actual_openai_api_key OPENAI_MODEL=openai/gpt-4o # Application Configuration PORT=9527 HOST=0.0.0.0 LOG_LEVEL=INFO # ANP Configuration ANP_SDK_ENABLED=true ANP_GATEWAY_WS_URL=wss://anpproxy.com/ws ANP_GATEWAY_HTTP_URL=www.anpproxy.com ANP__RECEIVER__LOCAL_PORT=8001
重要提示： .env 文件包含敏感信息，已被 .gitignore 忽略，不会被提交到版本控制系统。
# 默认启动（端口 9527）
uv run python -m octopus.octopus
# 查看所有选项
uv run python -m octopus.octopus --help
# 检查版本
uv run python -m octopus.octopus --version# 自定义端口
uv run python -m octopus.octopus --port 9529
# 调试模式
uv run python -m octopus.octopus --debug --log-level DEBUG
# 禁用 ANP（单机模式）
uv run python -m octopus.octopus --no-anp
# 使用自定义配置文件
uv run python -m octopus.octopus --config .env.production启动两个 Octopus 实例进行 ANP 通信：
# 终端 1: 启动 ANP-Proxy（如需本地测试）
cd /path/to/anp-proxy
uv run python -m anp_proxy
# 终端 2: 启动 Octopus-A
uv run python -m octopus.octopus --port 9527 --anp-gateway wss://anpproxy.com/ws
# 终端 3: 启动 Octopus-B
uv run python -m octopus.octopus --port 9529 --anp-gateway wss://anpproxy.com/ws服务器启动后，可以访问（默认端口 9527）：
- 🏠 主页面：http://localhost:9527/
- 💚 健康检查：http://localhost:9527/health
- ℹ️ 应用信息：http://localhost:9527/v1/info
- 🤖 智能体描述：http://localhost:9527/ad.json
- 📡 ANP 状态：http://localhost:9527/anp/status
注意：如果修改了端口配置，请相应调整URL
octopus/
├── octopus/ # 主要代码包
│ ├── agents/ # 智能体相关代码
│ │ ├── base_agent.py # 基础智能体类
│ │ ├── message/ # 消息处理智能体
│ │ └── text_processor_agent.py # 文本处理智能体
│ ├── core/ # 核心功能模块
│ │ └── receiver/ # ANP 接收器
│ ├── router/ # 路由管理
│ │ └── agents_router.py # 智能体路由器
│ ├── api/ # API 接口
│ │ ├── chat_router.py # 聊天接口
│ │ └── ad_router.py # 智能体描述接口
│ ├── config/ # 配置管理
│ │ └── settings.py # 应用设置（支持 CLI 覆盖）
│ ├── utils/ # 工具类
│ │ └── log_base.py # 增强日志系统
│ ├── master_agent.py # 主智能体协调器
│ └── octopus.py # CLI 和 FastAPI 应用入口
├── .env.example # 环境变量模板
├── pyproject.toml # 项目配置（包含 Click CLI）
├── docs/ # 项目文档
│ ├── environment_setup.md # 环境配置指南
│ └── azure_openai_config.md # Azure OpenAI 配置
└── README.md # 项目说明
创建自定义智能体的步骤：
- 继承
BaseAgent类 - 使用
@register_agent装饰器注册智能体 - 使用
@agent_method装饰器注册方法
示例：
from octopus.agents.base_agent import BaseAgent
from octopus.router.agents_router import register_agent, agent_method
@register_agent(name="my_agent", description="My custom agent")
class MyAgent(BaseAgent):
@agent_method(description="Process text")
async def process_text(self, text: str) -> str:
return f"Processed: {text}"- 📝 增强日志: 彩色输出，位置信息，文件记录
- 📂 日志文件:
~/Library/Logs/octopus/octopus.log（macOS） - 🎚️ 日志级别: 通过
--log-level或环境变量控制
支持多层级配置优先级：
- CLI 参数（最高优先级）
- 环境变量
- 配置文件（最低优先级）
# 运行所有测试
uv run pytest
# 运行特定测试类别
uv run pytest -m unit # 单元测试
uv run pytest -m integration # 集成测试
uv run pytest -m "not slow" # 跳过慢速测试# 格式化代码
uv run black octopus/
# 代码检查
uv run flake8 octopus/
# 类型检查
uv run mypy octopus/系统包含 ANP 协议的集成测试功能：
# 手动运行 ANP 爬虫测试
uv run python -m octopus.test_scripts.test_anp_crawler
# 测试 ANP 功能（需要 anp-proxy 运行）
uv run python -m octopus.test_scripts.test_anp_functionality- Python: 3.11+
- Web 框架: FastAPI + Uvicorn
- CLI 框架: Click
- 配置管理: Pydantic Settings
- 包管理: uv
- AI 集成: OpenAI API
- 协议支持: ANP (Agent Network Protocol)
- 身份认证: DID (Decentralized Identity)
MIT License - 详见 LICENSE 文件。
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