FindAgent - 多智能体信息源验证系统

基于 NestJS + Next.js 构建的全栈 TypeScript 应用，利用 LangChain 和 Exa Search 实现智能化信源追溯

项目简介

FindAgent 是一个多智能体信息源验证助手，能够：

分析文章内容，识别关键陈述和事实性声明
自动追溯和验证信息的一手来源
通过多智能体协同工作，提供可验证的证据和引用
帮助用户区分原始来源和二次转载内容
异步任务处理，支持长时间运行的分析任务
完整的历史记录管理和查询功能

项目架构

┌─────────────────┐      HTTP/REST      ┌──────────────────┐
│   Next.js 前端   │ ◄────────────────► │  NestJS 后端服务  │
│   (React UI)    │                      │  (智能体编排)     │
└─────────────────┘                      └──────────────────┘
                                                  │
                                                  ├─► LangChain + GLM-4.6
                                                  ├─► Exa Search API
                                                  └─► SQLite 数据库

架构特点：

全栈 TypeScript，类型安全
异步任务队列，后台执行 AI 分析
实时状态轮询，用户体验友好
SQLite 持久化存储任务历史
RESTful API + Swagger 文档

技术栈

前端 (frontend/)

框架: Next.js 16 (App Router) + React 19
语言: TypeScript 5.7+
样式: Tailwind CSS 4
UI 库: shadcn/ui (Radix UI primitives)
图标: lucide-react
HTTP 客户端: Axios
Markdown: react-markdown + remark-gfm

后端服务 (refactoring-agent-service/)

框架: NestJS 11 + TypeScript
AI 编排: LangChain (@langchain/core, @langchain/openai)
LLM: GLM-4.6 (通过 OpenAI 兼容接口)
搜索引擎: Exa.ai API (智能网络搜索)
数据库: SQLite (better-sqlite3)
验证: class-validator + class-transformer
文档: Swagger/OpenAPI (@nestjs/swagger)
监控: LangSmith (可选)

快速开始

前置要求

Node.js 20+
npm 或 pnpm

1. 克隆项目

git clone <repository-url>
cd findAgent-master

2. 配置后端服务

复制配置模板：

cd refactoring-agent-service
cp config/dev.example.yaml config/dev.yaml

编辑 config/dev.yaml 配置你的 API 密钥：

Agent:
  superior_agent:
    model: glm-4.6
    api_key: YOUR_AGENT_API_KEY_HERE  # 替换为你的 LLM API 密钥
    base_url: https://aihubmix.com/v1
    model_provider: openai

Exa:
  api_key: YOUR_EXA_API_KEY_HERE      # 替换为你的 Exa Search API 密钥
  api_url: https://api.exa.ai/search

LangSmith:
  tracing: true                        # 可选：开启 LangSmith 追踪
  api_key: YOUR_LANGSMITH_API_KEY_HERE
  project: findagent

安装依赖：

npm install

3. 配置前端

cd ../frontend
npm install

创建 .env.local 文件：

NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000

4. 启动服务（需要 2 个终端）

终端 1 - NestJS 后端服务：

cd refactoring-agent-service
npm run start:dev

服务将在 http://localhost:8000 启动

终端 2 - Next.js 前端：

cd frontend
npm run dev

前端将在 http://localhost:3000 启动

5. 访问应用

前端界面: http://localhost:3000
后端 API 文档: http://localhost:8000/docs (Swagger UI)
健康检查: http://localhost:8000/api/test

项目结构

findAgent-master/
├── frontend/                          # Next.js 前端
│   ├── app/
│   │   ├── page.tsx                  # 首页（文章输入）
│   │   ├── chat/[id]/page.tsx        # 任务详情页（实时状态）
│   │   └── history/page.tsx          # 历史记录管理
│   ├── components/
│   │   ├── features/                 # 业务组件
│   │   │   ├── ArticleInput.tsx
│   │   │   ├── ResultDisplay.tsx
│   │   │   └── SourceCard.tsx
│   │   └── ui/                       # shadcn/ui 组件
│   ├── lib/
│   │   ├── api/agent.ts              # API 客户端
│   │   └── types/agent.ts            # TypeScript 类型定义
│   └── hooks/useAgentTask.ts
│
├── refactoring-agent-service/         # NestJS 后端
│   ├── src/
│   │   ├── agents/                   # 智能体模块
│   │   │   ├── agent.service.ts      # AI 编排逻辑
│   │   │   ├── agent.controller.ts   # 任务 API
│   │   │   └── prompts.ts            # Prompt 模板
│   │   ├── tools/                    # 工具模块
│   │   │   └── tools.service.ts      # Exa Search 集成
│   │   ├── database/                 # 数据库模块
│   │   │   └── database.service.ts   # SQLite 操作
│   │   ├── config/                   # 配置模块
│   │   │   └── configuration.ts
│   │   ├── dto/                      # 数据传输对象
│   │   ├── common/
│   │   │   └── history.controller.ts # 历史记录 API
│   │   └── main.ts
│   ├── config/
│   │   ├── dev.yaml                  # 开发环境配置（需自行创建）
│   │   └── dev.example.yaml          # 配置模板
│   └── data/
│       └── findagent.db              # SQLite 数据库（自动创建）
│
└── README.md

API 端点

NestJS 后端服务 (http://localhost:8000)

智能体任务 API

端点	方法	描述
`/api/find-sources`	POST	提交信源查找任务（异步）
`/api/tasks/:taskId`	GET	查询任务状态和结果
`/api/test`	GET	健康检查

历史记录 API

端点	方法	描述
`/api/history`	GET	获取搜索历史（分页、筛选）
`/api/history/:recordId`	GET	获取单条历史记录
`/api/history/:recordId`	DELETE	删除历史记录

API 文档

端点	方法	描述
`/docs`	GET	Swagger UI 交互式文档

请求示例

1. 提交任务（异步）：

curl -X POST http://localhost:8000/api/find-sources \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"content": "据报道，某地发生重大事件..."}'

响应：

{
  "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "pending",
  "message": "任务已创建，正在处理中..."
}

2. 查询任务状态：

curl http://localhost:8000/api/tasks/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

响应（成功时）：

{
  "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "success",
  "content": "据报道，某地发生重大事件...",
  "data": {
    "statements": [
      "识别出的关键陈述 1",
      "识别出的关键陈述 2"
    ],
    "sources": [
      {
        "url": "https://official-site.gov/news/123",
        "title": "官方新闻标题",
        "why_primary": "这是政府官方发布的一手消息，包含事件的原始信息...",
        "evidence_text": "原文摘录：根据调查..."
      }
    ],
    "notes": "## 分析说明\n\n本次共找到 3 个一手信源..."
  },
  "execution_time": 23.45,
  "created_at": "2024-01-01T10:00:00.000Z",
  "updated_at": "2024-01-01T10:00:23.450Z"
}

3. 获取历史记录（分页）：

curl "http://localhost:8000/api/history?limit=20&offset=0&status=success"

响应：

{
  "total": 42,
  "items": [
    {
      "id": 1,
      "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
      "content": "据报道...",
      "status": "success",
      "execution_time": 23.45,
      "created_at": "2024-01-01T10:00:00.000Z"
    }
  ],
  "limit": 20,
  "offset": 0
}

核心功能

1. 异步任务处理

用户提交后立即返回 task_id
任务在后台执行，避免超时
前端轮询获取实时状态（pending → running → success/error）
支持长时间运行的 AI 分析任务

2. 智能信源识别

自动识别文章中的关键论断、数据、时间、地点
将内容拆分为可验证的独立陈述
AI 驱动的内容分析和提取

3. 一手信源追溯

通过 Exa Search API 查找原始来源
优先级排序：官方机构 > 原始研究 > 原始数据集 > 法律文书 > 首发媒体
严格验证：拒绝二次来源（维基百科、媒体汇总、社交媒体转发等）
提供信源为何是一手资料的详细理由

4. 多智能体协同

主智能体（Main Agent）：任务编排、工具调用、结果汇总
最多 10 次迭代循环
自主决策何时调用工具（internet_search、fetch_website）
结构化输出（JSON）

5. 完整的历史记录

SQLite 持久化存储所有任务
支持分页、状态筛选
记录执行时间、原始响应
支持删除功能

工作流程

1. 用户输入文章
      ↓
2. 前端 POST /api/find-sources
      ↓
3. 后端创建异步任务 → 返回 task_id
      ↓
4. 前端跳转到任务页，开始轮询 GET /api/tasks/:taskId
      ↓
5. 后端 AI 智能体工作：
   - 分析文章，提取关键陈述
   - 调用 Exa Search 查找信源
   - 验证是否为一手资料
   - 生成结构化结果
      ↓
6. 前端显示实时状态和结果
      ↓
7. 任务完成，保存到历史记录

开发指南

常用命令

后端开发：

cd refactoring-agent-service
npm run start:dev     # 开发模式（热重载）
npm run build         # 构建生产版本
npm run start:prod    # 生产模式
npm run test          # 运行测试
npm run lint          # ESLint 检查

前端开发：

cd frontend
npm run dev           # 开发模式
npm run build         # 构建生产版本
npm run start         # 生产模式
npm run lint          # ESLint 检查

环境变量说明

后端 (refactoring-agent-service/config/dev.yaml):

Agent:
  superior_agent:
    model: glm-4.6                    # LLM 模型名称
    api_key: YOUR_KEY                 # LLM API 密钥
    base_url: https://xxx.com/v1      # API 端点
    model_provider: openai            # 提供商类型

Exa:
  api_key: YOUR_EXA_KEY               # Exa Search API 密钥
  api_url: https://api.exa.ai/search

Proxy:                                # 可选：HTTP 代理
  https_proxy: http://127.0.0.1:7890
  http_proxy: http://127.0.0.1:7890

LangSmith:                            # 可选：LangSmith 追踪
  tracing: true
  api_key: YOUR_LANGSMITH_KEY
  project: findagent

Database:
  path: ./data/findagent.db           # SQLite 数据库路径

前端 (frontend/.env.local):

NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000

数据库结构

search_history 表：

字段	类型	说明
id	INTEGER	主键（自增）
task_id	TEXT	任务 UUID（唯一）
content	TEXT	用户输入的文章内容
status	TEXT	pending/running/success/error
result_data	TEXT	JSON 格式的结果数据
raw_response	TEXT	原始 LLM 响应（截断至 10KB）
execution_time	REAL	执行时间（秒）
error	TEXT	错误信息（如有）
created_at	TIMESTAMP	创建时间
updated_at	TIMESTAMP	更新时间

故障排查

服务无法启动？

检查端口占用：

lsof -i:3000    # 检查前端端口
lsof -i:8000    # 检查后端端口

确认依赖已安装：
```
npm install
```
检查配置文件：
- 确认 refactoring-agent-service/config/dev.yaml 存在
- 确认 API 密钥已正确配置

前端无法连接后端？

确认后端服务正在运行：
```
curl http://localhost:8000/api/test
```
检查 NEXT_PUBLIC_API_URL 环境变量
查看浏览器控制台的网络请求
确认 CORS 配置（NestJS 默认允许所有来源）

智能体执行失败？

查看后端日志：
- 检查终端输出的错误信息
- LangChain 调用日志
验证 API 密钥：
- LLM API 密钥是否有效
- Exa Search API 密钥是否有效
- 账户是否有足够配额
网络连接：
- 确认能访问 LLM API 端点
- 确认能访问 Exa API
- 检查代理配置（如需要）
数据库问题：
- 检查 data/ 目录是否有写权限
- SQLite 数据库是否正常创建

任务一直处于 pending 状态？

检查后端是否抛出异常
查看 search_history 表中的 error 字段
确认 AI 模型 API 是否响应正常

Docker 部署

构建镜像：

# 后端
cd refactoring-agent-service
docker build -t findagent-backend .

# 前端
cd frontend
docker build -t findagent-frontend .

运行容器：

# 后端
docker run -p 8000:8000 \
  -v $(pwd)/config:/app/config \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  findagent-backend

# 前端
docker run -p 3000:3000 \
  -e NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000 \
  findagent-frontend

许可证

MIT License

贡献指南

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运行 npm run lint 通过代码检查
运行 npm run test 通过所有测试
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refactoring-agent-service		refactoring-agent-service
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智能体任务 API

历史记录 API

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3. 一手信源追溯

4. 多智能体协同

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