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# MOSS AI - 智能家居多Agent协作系统
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**基于LangChain和A2A架构的智能家居多Agent协作系统**
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[快速开始](#快速开始) • [功能特性](#功能特性) • [系统架构](#系统架构) • [部署指南](#部署指南) • [API文档](#api文档)
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## 📖 项目简介
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MOSS AI是一款创新的智能家居多Agent协作系统，通过多个专业化的AI代理协同工作，为用户提供智能化的家居控制体验。系统采用先进的LangChain框架和A2A（Agent-to-Agent）通信协议，实现设备控制、数据分析、用户行为学习等全方位智能服务。
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### 🎯 核心价值
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- **🤖 多Agent协作**: 不同专业化的AI代理协同工作，提供专业化服务
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- **🧠 智能学习**: 基于用户行为数据，持续学习和优化服务
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- **🔗 统一管理**: 通过总管理代理提供统一的智能家居控制接口
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- **📊 数据驱动**: 深度挖掘用户习惯，提供个性化建议
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- **🐳 容器化部署**: 支持Docker一键部署，简化运维
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## ✨ 功能特性
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### 🏠 智能设备控制
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- **空调控制**: 温度调节、模式切换、电源管理（支持米家空调）
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- **空气净化器**: 空气质量监测、净化模式控制、滤网状态管理（基于python-miio）
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- **床头灯控制**: 亮度调节、色温设置、颜色控制、场景模式（支持Yeelink床头灯）
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- **小米设备集成**: 支持小米生态设备信息查询和Token获取
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- **设备联动**: 多设备协同工作，智能场景控制
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- **Web界面控制**: 提供直观的Web界面和桌面应用进行设备管理
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### 📊 数据分析与洞察
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- **用户行为分析**: 深度挖掘使用习惯和偏好模式
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- **智能推荐**: 基于历史数据提供个性化设备设置建议
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- **使用统计**: 详细的设备使用报告和能耗分析
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- **预测服务**: 预测用户需求，提前调整设备状态
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### 🔄 多Agent协作
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- **总管理代理**: 统一协调所有子代理，提供一站式服务
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- **空调代理**: 专业化的空调控制代理，确保精确操作
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- **空气净化器代理**: 专门负责空气净化器设备控制
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- **床头灯代理**: 控制Yeelink床头灯设备，支持多种场景模式
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- **数据挖掘代理**: 专门负责用户行为分析和洞察生成
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- **智能路由**: 自动识别用户意图，路由到最合适的代理
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### 🛡️ 企业级特性
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- **高可用性**: 支持负载均衡和故障转移
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- **数据安全**: 完整的操作日志和审计跟踪
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- **扩展性**: 模块化设计，易于添加新设备和功能
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- **监控告警**: 实时监控系统状态和性能指标
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- **MCP工具支持**: 支持Model Context Protocol工具扩展
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- **多端应用**: Web端、桌面应用(Tauri 2.0)、移动端支持
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- **用户认证**: 支持微信登录和账户管理系统
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- **设备绑定**: 支持小米账户绑定和设备Token管理
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## 🏗️ 系统架构
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```mermaid
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graph TB
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subgraph "用户层"
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U[用户] --> W[Web界面<br/>React + Ant Design X]
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U --> D[桌面应用<br/>Tauri]
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U --> M[移动应用]
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U --> V[语音助手]
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end
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subgraph "接入层"
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W --> N[Nginx反向代理]
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D --> N
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M --> N
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V --> N
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end
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subgraph "应用层"
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N --> BP[Python后端<br/>FastAPI 推荐<br/>:3000]
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N --> BC[Cangjie后端<br/>实验性<br/>:2100]
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BP --> C[总管理代理<br/>Conductor Agent<br/>:12000]
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C --> AC[空调代理<br/>Air Conditioner<br/>:12001]
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C --> ALC[空气净化器代理<br/>Air Cleaner<br/>:12002]
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C --> BL[床头灯代理<br/>Bedside Lamp<br/>:12004]
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C --> DM[数据挖掘代理<br/>Data Mining<br/>:12003]
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C --> MCP[MCP工具<br/>小米设备信息]
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end
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subgraph "数据层"
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AC --> DB[(StarRocks<br/>数据库)]
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ALC --> DB
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BL --> DB
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DM --> DB
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C --> DB
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C --> R[(Redis<br/>缓存)]
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end
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subgraph "设备层"
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AC --> D1[空调设备]
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ALC --> D2[空气净化器]
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BL --> D3[Yeelink床头灯]
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MCP --> D4[小米生态设备]
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||
end
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```
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### 🔧 技术栈
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| 层级 | 技术 | 说明 |
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| **前端框架** | React 18 + TypeScript | 现代化用户界面开发 |
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| **UI组件库** | Ant Design 5 + Ant Design X | 企业级UI组件和AI聊天组件 |
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| **样式方案** | Sass/SCSS | 模块化CSS预处理器 |
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| **桌面应用** | Tauri 2.0 + Rust | 轻量级跨平台桌面应用框架 |
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| **构建工具** | Vite 7 | 极速的前端构建工具 |
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| **路由管理** | React Router 7 | 声明式路由解决方案 |
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| **后端语言** | Python 3.12 (主要) + Cangjie (实验性) | FastAPI异步服务 + 仓颉编译型语言 |
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| **包管理** | uv + pnpm | 快速依赖管理工具 |
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| **AI框架** | LangChain + LangGraph | 构建智能Agent工作流 |
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| **通信协议** | A2A SDK (Agent-to-Agent) | 标准化代理间通信协议 |
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| **大语言模型** | DeepSeek / Google Gemini | 智能对话和决策能力 |
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| **数据库** | StarRocks / MySQL | 高性能分析型数据库 |
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| **缓存** | Redis | 高速数据缓存 |
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| **Web框架** | FastAPI + Uvicorn + Starlette | 高性能异步Web服务 |
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| **IoT协议** | python-miio | 小米智能家居设备控制协议 |
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| **MCP工具** | FastMCP | Model Context Protocol工具扩展 |
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| **容器化** | Docker + Docker Compose | 容器化部署和管理 |
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| **反向代理** | Nginx | 负载均衡和SSL终止 |
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## 🚀 快速开始
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### 环境要求
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- **Python**: 3.12+ (推荐使用 uv 进行包管理)
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- **Node.js**: 18.0+ (用于前端开发)
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- **pnpm**: 9.0+ (推荐的前端包管理器)
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- **Rust**: 1.70+ (用于Tauri桌面应用，可选)
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- **Cangjie**: 0.1+ (仓颉编译器，实验性功能，不推荐)
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- **Docker**: 20.10+ (推荐用于生产部署)
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- **Docker Compose**: 2.0+
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- **StarRocks/MySQL**: 数据库服务
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- **内存**: 至少4GB可用内存
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- **存储**: 至少10GB可用空间
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### 方式一：Docker部署（推荐）
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```bash
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# 1. 克隆项目
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git clone https://gitee.com/wdep/moss-ai.git
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cd moss-ai
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```
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### 方式二：本地开发部署
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#### 1. 安装依赖
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```bash
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# Python依赖 (推荐使用 uv)
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# 安装 uv: https://docs.astral.sh/uv/
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uv sync
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# 或使用 pip
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pip install -r requirements.txt
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# 前端依赖
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cd app
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pnpm install
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# 或使用 npm: npm install
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# Cangjie后端依赖 (实验性，不推荐)
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# 注意：Cangjie后端目前处于实验阶段，功能不完整
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cd app/backend-cangjie
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cjpm install
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```
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#### 2. 配置数据库
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```bash
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# 编辑config.yaml，设置数据库连接
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# 根据实际情况配置 StarRocks 或 MySQL 连接信息
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vim config.yaml
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```
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#### 3. 启动服务
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```bash
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# 方式1：使用脚本启动（推荐）
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# Linux/macOS
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chmod +x script/start/start_moss_ai.sh
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./script/start/start_moss_ai.sh
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# Windows PowerShell
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.\script\start\start_moss_ai.ps1
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# Windows CMD
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script\start\start_moss_ai.bat
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# 方式2：手动启动各个服务
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# 1. 启动Conductor Agent
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cd agents/conductor_agent
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uv run .
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# 或: python -m conductor_agent
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# 2. 启动其他Agent (可选)
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cd agents/air_conditioner_agent && uv run . &
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cd agents/air_cleaner_agent && uv run . &
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cd agents/bedside_lamp_agent && uv run . &
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# 3. 启动Python后端（推荐）
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cd app/backend-python
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uv run .
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# 或: python -m moss_ai_backend
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# 4. 启动前端开发服务器
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cd app
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pnpm dev
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# 5. 启动Cangjie后端 (实验性，不推荐)
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# 注意：Cangjie后端功能不完整，仅供实验和研究使用
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cd app/backend-cangjie
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cjpm build
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dist/release/bin/main.exe # Windows
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# 或 ./dist/release/bin/main # Linux/Mac
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```
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#### 4. 启动桌面应用（可选）
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```bash
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cd app
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pnpm tauri dev # 开发模式
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# 或
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pnpm tauri build # 构建生产版本
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```
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## 📚 使用指南
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### 基本使用
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#### 1. 通过Web界面控制
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1. 访问 http://localhost:1420
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2. 点击"欢迎"页面进入聊天界面
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3. 在聊天框输入指令，如："把空调调到25度"
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4. 系统会自动识别意图并执行
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```
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### 构建指南
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## Docker构建
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### app构建
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```bash
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# 进入到app目录
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cd moss-ai/app
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# 执行build命令
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docker build -f app.Dockerfile -t moss-ai-app:latest .
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```
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### backend构建
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```bash
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# 进入到app目录
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cd moss-ai/app/backend-python
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# 执行build命令
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docker build -f backend.Dockerfile -t moss-ai-backend:latest .
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# 构建后执行启动
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docker run -d \
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--name moss-ai-app \
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-p 8080:80 \
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-e VITE_BACKEND_URL=http://your-backend-url:port \
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--restart unless-stopped \
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moss-ai-app:latest
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```
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## 🤝 贡献指南
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我们欢迎所有形式的贡献！请查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解详细信息。
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### 开发流程
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1. Fork 项目
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2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
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3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
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5. 创建 Pull Request
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### 代码规范
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- 使用 Python Black 进行代码格式化
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- 遵循 PEP 8 编码规范
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- 添加适当的类型注解
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- 编写单元测试
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详细信息。
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## 🙏 致谢
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- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - 强大的LLM应用开发框架
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- [A2A SDK](https://github.com/a2a-io/a2a-sdk) - Agent间通信协议
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- [StarRocks](https://github.com/StarRocks/starrocks) - 高性能分析型数据库
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- [DeepSeek](https://www.deepseek.com/) - 优秀的大语言模型服务
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- [python-miio](https://github.com/rytilahti/python-miio) - 小米智能家居设备Python控制库
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## 📞 联系我们
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- **项目主页**: https://gitee.com/wdep/moss-ai
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- **问题反馈**: https://gitee.com/wdep/moss-ai/issues
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- **邮箱**: chenzhengchen2004@gmail.com
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- **微信技术交流群**: 扫描下方二维码加入
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<div align="center">
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<img src="image.png" alt="微信交流群" width="300"/>
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*扫码加入MOSS AI技术交流群*
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## 🔮 路线图
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### v1.0.0 (当前版本)
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- [x] Python FastAPI后端服务
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- [x] React + Ant Design X前端界面
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- [x] Tauri 2.0桌面应用
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- [x] 多Agent协作系统（LangChain + LangGraph）
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- [x] A2A协议通信
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- [x] 空调/净化器/床头灯控制
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- [x] 微信登录和小米设备绑定
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- [ ] Cangjie后端（实验性，功能不完整）
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### v1.1.0 (计划中)
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- [ ] 完善Python后端功能
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- [ ] 支持更多智能设备类型
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- [ ] 增加语音控制功能
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- [ ] 实现设备联动场景
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- [ ] 添加移动端应用
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- [ ] 优化Agent协作效率
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### v1.2.0 (未来)
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- [ ] 支持多用户管理
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- [ ] 增强安全认证机制
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- [ ] 实现边缘计算支持
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- [ ] 添加可视化配置界面
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- [ ] 完善Cangjie后端（如果社区有需求）
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### v2.0.0 (长期)
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- [ ] 支持联邦学习
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- [ ] 实现跨平台集成
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- [ ] 添加区块链溯源
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- [ ] 支持5G和IoT扩展
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- [ ] 企业级部署方案
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**⭐ 如果这个项目对您有帮助，请给我们一个Star！**
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Made with ❤️ by MOSS AI Team
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