# tsr-test

**Repository Path**: tsrmy/tsr-test

## Basic Information

- **Project Name**: tsr-test
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-03-13
- **Last Updated**: 2026-03-23

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# TSR-Test: Skill Agent with LangChain

一个基于 LangChain 和 Anthropic/Ollama 的智能技能代理系统，支持通过 Web 界面进行交互。

## 项目结构

```
tsr-test/
├── tsr_test/              # 主包目录
│   ├── __init__.py
│   ├── skill_loader.py    # Skill 加载器
│   ├── skill_agent.py     # Anthropic Agent 实现
│   ├── skill_agent_ollama.py  # Ollama Agent 实现
│   ├── demo.py            # 演示脚本
│   └── example_usage.py   # 使用示例
│
├── tests/                 # 测试目录
│   ├── __init__.py
│   ├── test_skill_agent.py
│   ├── test_basic.py
│   ├── test_skill_logic.py
│   └── test_web.py
│
├── web/                   # Web 相关
│   ├── __init__.py
│   ├── backend.py         # FastAPI 后端
│   └── index.html         # 前端页面
│
├── scripts/               # 脚本目录
│   ├── chat_validate.py   # 交互式验证工具
│   ├── auto_test_ollama.py  # 自动化测试
│   ├── quick_validate.py  # 快速验证
│   └── simple_example.py  # 简单示例
│
├── skills/                # Skills 目录
│   └── skill-creator/     # 技能创建器
│
├── docs/                  # 文档目录
│   ├── IMPLEMENTATION.md
│   ├── README_SKILL_AGENT.md
│   ├── CHAT_VALIDATE_GUIDE.md
│   ├── CHAT_VALIDATE_SUMMARY.md
│   ├── WEB_GUIDE.md
│   ├── WEB_SUMMARY.md
│   ├── TEST_RESULTS.md
│   └── SUMMARY.md
│
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .gitignore
└── README.md
```

## 功能特性

- ✅ 支持 Anthropic API 和本地 Ollama 模型
- ✅ 自动技能加载和匹配
- ✅ Web 界面交互
- ✅ RESTful API 接口
- ✅ 对话历史管理
- ✅ 完整的测试套件

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 配置环境变量

复制 `.env.example` 到 `.env` 并配置：

```bash
cp .env.example .env
```

编辑 `.env` 文件：

```env
# Anthropic API Key（可选）
ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

# Ollama 配置（本地使用）
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama3.1
```

### 3. 启动 Web 应用

```bash
python -m web.backend
```

访问 `http://localhost:8000` 使用 Web 界面。

### 4. 运行测试

```bash
# 运行所有测试
python -m pytest tests/

# 运行特定测试
python tests/test_basic.py
python tests/test_web.py
```

## 使用示例

### Web 界面

1. 启动服务器：`python -m web.backend`
2. 打开浏览器访问：`http://localhost:8000`
3. 选择模型提供商（Ollama 或 Anthropic）
4. 开始对话

### 脚本使用

```bash
# 交互式验证
python scripts/chat_validate.py

# 自动化测试
python scripts/auto_test_ollama.py

# 快速验证
python scripts/quick_validate.py

# 简单示例
python scripts/simple_example.py
```

## API 文档

启动服务器后访问：
- Swagger UI: `http://localhost:8000/docs`
- ReDoc: `http://localhost:8000/redoc`

## 主要 API 端点

- `GET /` - Web 界面
- `GET /api/skills` - 列出所有技能
- `GET /api/skills/{skill_name}` - 获取技能详情
- `POST /api/chat` - 聊天对话
- `GET /api/health` - 健康检查

## 技术栈

- **后端**: FastAPI, Uvicorn, Pydantic
- **前端**: 原生 JavaScript, HTML5, CSS3
- **AI 框架**: LangChain, LangGraph
- **模型提供商**: Anthropic, Ollama

## 文档

详细文档请查看 [docs/](docs/) 目录：
- [Web 使用指南](docs/WEB_GUIDE.md)
- [实现总结](docs/WEB_SUMMARY.md)
- [测试结果](docs/TEST_RESULTS.md)

## 开发

### 添加新技能

1. 在 `skills/` 目录下创建新技能目录
2. 添加 `SKILL.md` 文件定义技能
3. 重启服务器自动加载

### 运行开发服务器

```bash
python -m web.backend
```

服务器会自动重新加载代码更改。

## 许可证

MIT License

## 贡献

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