智能体应用开发脚手架开源项目Vibe Coding

基于 DDD 架构的智能体应用开发脚手架，为开发者提供构建多轮对话、
Agent 编排、RAG 检索增强 AI 应用的基础框架与工具链。通过策略模式、装饰器模式等设计范式，支持 Graph（图编排）
/ AgentScope（多智能体协作） / Hybrid（混合编排） 三种引擎编排，集成双层记忆系统与 MCP 工具协议，帮助团队快
速搭建生产级 AI Agent 应用

套基于 DDD 架构的智能体应用开发脚手架，为开发者提供构建多轮对话、
Agent 编排、RAG 检索增强 AI 应用的基础框架与工具链。通过策略模式、装饰器模式等设计范式，支持 Graph（图编排）
/ AgentScope（多智能体协作） / Hybrid（混合编排） 三种引擎编排，集成双层记忆系统与 MCP 工具协议，帮助团队快
速搭建生产级 AI Agent 应用

1、主导智能体脚手架从 0 到 1 的架构设计与落地，采用 DDD 分层架构，划分聊天/智能体/知识库三个业务域，通过仓储
接口隔离实现领域层零框架依赖，确保核心业务与基础设施完全解耦
2、设计引擎适配接口：图编排引擎基于有向图支持节点流转与条件分支；多智能体引擎通过顺序编排多个推理代理协作执
行，共享状态传递输出；混合引擎外层图骨架 + 子节点委托内层引擎，兼顾结构与灵活
3、构建四阶段 RAG 管线，LLM 查询改写提升检索精度，采用 pgvector HNSW 向量搜索 + BM25 混合检索并 RRF 融合排
名，集成阿里云 Rerank API 语义精排，MMR 算法消除冗余，提升检索相关性与覆盖面
4、设计双层记忆系统，热层基于 Redis 存储近期消息实现上下文组装，冷层基于 pgvector 存储长期记忆支持语义检索；
统一写入入口实现记忆自动提取、上下文超阈值自动压缩为摘要，有效控制 Token 消耗降低调用成本
5、采用策略模式 + 装饰器模式实现对话模式灵活扩展，策略路由消除 if-else 硬编码，新增模式仅需实现接口并注册；RAG
装饰器按开关动态注入检索增强能力，检索异常自动降级保障服务可用性
6、集成 MCP 工具协议，设计统一工具提供者，支持 stdio/SSE/Streamable HTTP 三种传输协议，实现运行时动态注册/
注销工具服务与节点级工具绑定，扩展新工具无需修改编排逻辑