feat: 使用 create_agent 接口替换老版本的 create_react_agent

Author: xerrors

docs/changelog/roadmap.md

@@ -11,16 +11,13 @@
 
 ## Next
 
-- [ ] 修改现有的智能体Demo，并尽量将默认助手的特性兼容到 LangGraph 的 [`create_agent`](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/agents) 中
+- [x] 修改现有的智能体Demo，并尽量将默认助手的特性兼容到 LangGraph 的 [`create_agent`](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/agents) 中
 - [ ] 基于 create_agent 创建 SQL Viewer 智能体 <Badge type="info" text="0.3.5" />
 - [ ] 优化 MCP 逻辑，支持 common + special 创建方式 <Badge type="info" text="0.3.5" />
 - [ ] 添加对于上传文件的支持
 - [ ] 统一图谱数据结构，优化可视化方式 [#298](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues/298) <Badge type="info" text="0.4" />
 - [ ] 集成智能体评估，首先使用命令行来实现，然后考虑放在 UI 里面展示
 - [ ] 开发与生产环境隔离，构建生产镜像 <Badge type="info" text="0.4" />
-- [x] 支持 MinerU 2.5 的解析方法 <Badge type="info" text="0.3.5" />
-- [x] 文件管理：（1）文件选择的时候会跨数据库；（2）文件校验会算上失败的文件；
-- [x] Tasker 中获取历史任务的时候，仅获取 top100 个 task。
 
 
 ## Later
@@ -37,3 +34,6 @@
 - [x] 优化对文档信息的检索展示（检索结果页、详情页）
 - [x] 当前 ReAct 智能体有消息顺序错乱的 bug，且不会默认调用工具
 - [x] 优化全局配置的管理模型，优化配置管理
+- [x] 支持 MinerU 2.5 的解析方法 <Badge type="info" text="0.3.5" />
+- [x] 文件管理：（1）文件选择的时候会跨数据库；（2）文件校验会算上失败的文件；
+- [x] Tasker 中获取历史任务的时候，仅获取 top100 个 task。

src/agents/chatbot/context.py

@@ -10,11 +10,6 @@
 
 @dataclass(kw_only=True)
 class Context(BaseContext):
-    model: Annotated[str, {"__template_metadata__": {"kind": "llm"}}] = field(
-        default="siliconflow/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
-        metadata={"name": "智能体模型", "options": [], "description": "智能体的驱动模型"},
-    )
-
     tools: Annotated[list[dict], {"__template_metadata__": {"kind": "tools"}}] = field(
         default_factory=list,
         metadata={

src/agents/common/context.py

@@ -1,12 +1,10 @@
 """Define the configurable parameters for the agent."""
 
-from __future__ import annotations
-
 import os
 import uuid
 from dataclasses import MISSING, dataclass, field, fields
 from pathlib import Path
-from typing import get_args, get_origin
+from typing import Annotated, get_args, get_origin
 
 import yaml
 
@@ -46,8 +44,13 @@ def update(self, data: dict):
         metadata={"name": "系统提示词", "description": "用来描述智能体的角色和行为"},
     )
 
+    model: Annotated[str, {"__template_metadata__": {"kind": "llm"}}] = field(
+        default="siliconflow/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507",
+        metadata={"name": "智能体模型", "options": [], "description": "智能体的驱动模型"},
+    )
+
     @classmethod
-    def from_file(cls, module_name: str, input_context: dict = None) -> BaseContext:
+    def from_file(cls, module_name: str, input_context: dict = None) -> "BaseContext":
         """Load configuration from a YAML file. 用于持久化配置"""
 
         # 从文件加载配置

src/agents/react/graph.py

@@ -1,27 +1,35 @@
 from pathlib import Path
 
-from langchain.messages import AnyMessage, SystemMessage
-from langgraph.prebuilt import create_react_agent
-from langgraph.runtime import get_runtime
+from langchain.agents import create_agent
+from langchain.agents.middleware import ModelRequest, ModelResponse, dynamic_prompt, wrap_model_call
 
 from src import config as sys_config
 from src.agents.common.base import BaseAgent
-from src.agents.common.context import BaseContext
 from src.agents.common.models import load_chat_model
 from src.agents.common.tools import get_buildin_tools
 from src.utils import logger
 
 model = load_chat_model("siliconflow/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507")
 
 
-def prompt(state) -> list[AnyMessage]:
-    runtime = get_runtime(BaseContext)
-    system_msg = SystemMessage(content=runtime.context.system_prompt)
-    return [system_msg] + state["messages"]
+@dynamic_prompt
+def context_aware_prompt(request: ModelRequest) -> str:
+    runtime = request.runtime
+    return runtime.context.system_prompt
+
+
+@wrap_model_call
+async def context_based_model(request: ModelRequest, handler) -> ModelResponse:
+    # 从 runtime context 读取配置
+    model_spec = request.runtime.context.model
+    model = load_chat_model(model_spec)
+
+    request = request.override(model=model)
+    return await handler(request)
 
 
 class ReActAgent(BaseAgent):
-    name = "ReAct (all tools)"
+    name = "智能体 Demo"
     description = "A react agent that can answer questions and help with tasks."
 
     def __init__(self, **kwargs):
@@ -30,15 +38,21 @@ def __init__(self, **kwargs):
         self.workdir = Path(sys_config.save_dir) / "agents" / self.module_name
         self.workdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
+    def get_tools(self):
+        return get_buildin_tools()
+
     async def get_graph(self, **kwargs):
         if self.graph:
             return self.graph
 
-        available_tools = get_buildin_tools()
-        self.checkpointer = await self._get_checkpointer()
-
         # 创建 ReActAgent
-        graph = create_react_agent(model, tools=available_tools, prompt=prompt, checkpointer=self.checkpointer)
+        graph = create_agent(
+            model=model,
+            tools=self.get_tools(),
+            middleware=[context_aware_prompt, context_based_model],
+            checkpointer=await self._get_checkpointer(),
+        )
+
         self.graph = graph
         logger.info("ReActAgent 使用内存 checkpointer 构建成功")
         return graph

src/knowledge/manager.py

@@ -46,21 +46,21 @@ def __init__(self, work_dir: str):
         logger.info("KnowledgeBaseManager initialized")
 
         # 在后台运行数据一致性检测（不阻塞初始化）
-        try:
-            # 尝试获取当前事件循环，如果没有则创建新的
-            try:
-                loop = asyncio.get_event_loop()
-                if loop.is_running():
-                    # 如果已经在事件循环中，创建任务
-                    asyncio.create_task(self.detect_data_inconsistencies())
-                else:
-                    # 如果事件循环未运行，直接运行
-                    loop.run_until_complete(self.detect_data_inconsistencies())
-            except RuntimeError:
-                # 没有事件循环，创建一个来运行检测
-                asyncio.run(self.detect_data_inconsistencies())
-        except Exception as e:
-            logger.warning(f"初始化时运行数据一致性检测失败: {e}")
+        # try:
+        #     # 尝试获取当前事件循环，如果没有则创建新的
+        #     try:
+        #         loop = asyncio.get_event_loop()
+        #         if loop.is_running():
+        #             # 如果已经在事件循环中，创建任务
+        #             asyncio.create_task(self.detect_data_inconsistencies())
+        #         else:
+        #             # 如果事件循环未运行，直接运行
+        #             loop.run_until_complete(self.detect_data_inconsistencies())
+        #     except RuntimeError:
+        #         # 没有事件循环，创建一个来运行检测
+        #         asyncio.run(self.detect_data_inconsistencies())
+        # except Exception as e:
+        #     logger.warning(f"初始化时运行数据一致性检测失败: {e}")
 
     def _load_global_metadata(self):
         """加载全局元数据"""

web/src/components/AgentConfigSidebar.vue

@@ -18,7 +18,7 @@
     <!-- 侧边栏内容 -->
     <div class="sidebar-content">
       <div class="agent-info" v-if="selectedAgent">
-        <div class="agent-basic-info">
+        <div class="agent-basic-info" @click="console.log(configurableItems)">
           <p class="agent-description">{{ selectedAgent.description }}</p>
         </div>