[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-vamplabAI--sgr-agent-core":3,"tool-vamplabAI--sgr-agent-core":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":113,"forks":114,"last_commit_at":115,"license":116,"difficulty_score":23,"env_os":117,"env_gpu":118,"env_ram":119,"env_deps":120,"category_tags":125,"github_topics":126,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":136,"updated_at":137,"faqs":138,"releases":167},3575,"vamplabAI\u002Fsgr-agent-core","sgr-agent-core","Schema-Guided Reasoning (SGR) has agentic system design created by neuraldeep community","sgr-agent-core 是由 neuraldeep 社区推出的开源智能体框架，专为“模式引导推理”（Schema-Guided Reasoning, SGR）设计。它旨在解决传统 AI 代理在复杂研究任务中逻辑松散、工具调用随意的问题，通过将结构化推理流程与灵活的工具选择相结合，让智能体能够像专业研究员一样进行深度思考和信息整合。\n\n该框架非常适合开发者、AI 研究人员以及需要构建私有化深度研究助手的技术团队使用。无论是希望快速部署具备实时流式响应能力的研究机器人，还是想要基于本地模型搭建完全私密的数据分析系统，sgr-agent-core 都能提供坚实支持。\n\n其核心技术亮点在于独特的两阶段架构和可扩展的 BaseAgent 接口，用户不仅可以轻松定制专属的智能体行为，还能直接复用内置的搜索、推理及澄清工具。此外，它原生兼容 OpenAI API 标准，支持无缝替换现有接口，并提供了完善的 Docker 部署方案与实时数据流（SSE）支持。对于追求高效、透明且可高度定制的 AI 应用构建者而言，这是一个兼具生产级稳定性与研究灵活性的理想选择。","# SGR Agent Core — the first SGR open-source agentic framework for Schema-Guided Reasoning\n\n![SGR Concept Architecture](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_6a9201210425.png)\n\nOpen-source agentic framework for building intelligent research agents using Schema-Guided Reasoning. The project provides a core library with a extendable BaseAgent interface implementing a two-phase architecture and multiple ready-to-use research agent implementations built on top of it.\n\nThe library includes extensible tools for search, reasoning, and clarification, real-time streaming responses, OpenAI-compatible REST API. Works with any OpenAI-compatible LLM, including local models for fully private research.\n\n## Why use SGR Agent Core?\n\n- **Schema-Guided Reasoning** — SGR combines structured reasoning with flexible tool selection\n- **Multiple Agent Types** — Choose from `SGRAgent`, `ToolCallingAgent`, or `SGRToolCallingAgent`\n- **Extensible Architecture** — Easy to create custom agents and tools\n- **OpenAI-Compatible API** — Drop-in replacement for OpenAI API endpoints\n- **Real-time Streaming** — Built-in support for streaming responses via SSE\n- **Production Ready** — Battle-tested with comprehensive test coverage and Docker support\n\n## Documentation\n\n> **Get started quickly with our documentation:**\n\n- **[Project Docs](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002F)** - Complete project documentation\n- **[Framework Quick Start Guide](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fframework\u002Ffirst-steps\u002F)** - Get up and running in minutes\n- **[DeepSearch Service Documentation](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fsgr-api\u002FSGR-Quick-Start\u002F)** - REST API reference with examples\n\n## Quick Start\n\n### Running with Docker\n\nThe fastest way to get started is using Docker:\n\n```bash\n# Clone the repository\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvamplabai\u002Fsgr-agent-core.git\ncd sgr-agent-core\n\n# Create directories with write permissions for all\nsudo mkdir -p logs reports\nsudo chmod 777 logs reports\n\n# Copy and edit the configuration file\ncp examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml.example examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# Edit examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml and set your API keys:\n# - llm.api_key: Your OpenAI API key\n# - tools.web_search_tool.api_key: Your Tavily API key (optional)\n# - tools.extract_page_content_tool.tavily_api_key: Your Tavily API key (optional)\n\n# Run the container\ndocker run --rm -i \\\n  --name sgr-agent \\\n  -p 8010:8010 \\\n  -v $(pwd)\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research:\u002Fapp\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research:ro \\\n  -v $(pwd)\u002Flogs:\u002Fapp\u002Flogs \\\n  -v $(pwd)\u002Freports:\u002Fapp\u002Freports \\\n  ghcr.io\u002Fvamplabai\u002Fsgr-agent-core:latest \\\n  --config-file \u002Fapp\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml \\\n  --host 0.0.0.0 \\\n  --port 8010\n```\n\nThe API server will be available at `http:\u002F\u002Flocalhost:8010` with OpenAI-compatible API endpoints. Interactive API documentation (Swagger UI) is available at `http:\u002F\u002Flocalhost:8010\u002Fdocs`.\n\n### Installation\n\nIf you want to use SGR Agent Core as a Python library (framework):\n\n```bash\npip install sgr-agent-core\n```\n\nSee the [Installation Guide](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F) for detailed instructions and the [Using as Library](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fframework\u002Ffirst-steps\u002F) guide to get started.\n\n### Running Research Agents\n\nThe project includes example research agent configurations in the `examples\u002F` directory. To get started with deep research agents:\n\n1. Copy and configure the config file:\n\n```bash\ncp examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml.example examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# Edit examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml and set your API keys:\n# - llm.api_key: Your OpenAI API key\n# - tools.web_search_tool.api_key: Your Tavily API key (optional)\n# - tools.extract_page_content_tool.tavily_api_key: Your Tavily API key (optional)\n```\n\n2. Run the API server using the `sgr` utility:\n\n```bash\nsgr --config-file examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# or use short option\nsgr -c examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n```\n\n> **Note:** You can also run the server directly with Python:\n>\n> ```bash\n> python -m sgr_agent_core.server --config-file examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n> ```\n\n### Using the CLI Tool (`sgrsh`)\n\nFor interactive command-line usage, you can use the `sgrsh` utility:\n\n```bash\n# Single query mode\nsgrsh \"Найди цену биткоина\"\n\n# With agent selection (e.g. sgr_agent, dialog_agent)\nsgrsh --agent sgr_agent \"What is AI?\"\n\n# With custom config file\nsgrsh -c config.yaml -a sgr_agent \"Your query\"\n\n# Interactive chat mode (no query argument)\nsgrsh\nsgrsh -a sgr_agent\n```\n\nThe `sgrsh` command:\n\n- Automatically looks for `config.yaml` in the current directory\n- Supports interactive chat mode for multiple queries\n- Handles clarification and dialog (intermediate results) requests from agents\n- Works with any agent defined in your configuration (e.g. `sgr_agent`, `dialog_agent`)\n\nFor more examples and detailed usage instructions, see the [examples\u002F](examples\u002F) directory.\n\n## Benchmarking\n\n![SimpleQA Benchmark Comparison](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_c5e90953981b.png)\n\n**Performance Metrics on gpt-4.1-mini:**\n\n- **Accuracy:** 86.08%\n- **Correct:** 3,724 answers\n- **Incorrect:** 554 answers\n- **Not Attempted:** 48 answers\n\nMore detailed benchmark results are available [here](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fblob\u002Fmain\u002Fbenchmark\u002Fsimpleqa_benchmark_results.md).\n\n## Open-Source Development Team\n\n*All development is driven by pure enthusiasm and open-source community collaboration. We welcome contributors of all skill levels!*\n\n- **SGR Concept Creator** \u002F\u002F [@abdullin](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fllm_under_hood)\n- **Project Coordinator & Vision** \u002F\u002F [@VaKovaLskii](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fneuraldeep)\n- **Lead Core Developer** \u002F\u002F [@virrius](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fvirrius_tech)\n- **API Development** \u002F\u002F [@EvilFreelancer](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fevilfreelancer)\n- **DevOps & Deployment** \u002F\u002F [@mixaill76](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fmixaill76)\n- **Hybrid FC research** \u002F\u002F [@Shadekss](https:\u002F\u002Ft.me\u002FShadekss)\n\nIf you have any questions - feel free to join our [community chat](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fsgragentcore)↗️ or reach out [Valerii Kovalskii](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fvakovalskii\u002F)↗️.\n\n## Special Thanks To:\n\nThis project is developed by the **neuraldeep** community. It is inspired by the Schema-Guided Reasoning (SGR) work and [SGR Agent Demo](https:\u002F\u002Fabdullin.com\u002Fschema-guided-reasoning\u002Fdemo)↗️ delivered by \"LLM Under the Hood\" community and AI R&D Hub of [TIMETOACT GROUP Österreich](https:\u002F\u002Fwww.timetoact-group.at)↗️\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_e7866a10bb93.png)\n\nThis project is supported by the AI R&D team at red_mad_robot, providing research capacity, engineering expertise, infrastructure, and operational support.\n\nLearn more about red_mad_robot: [redmadrobot.ai](https:\u002F\u002Fredmadrobot.ai\u002F)↗️ [habr](https:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompanies\u002Fredmadrobot\u002Farticles\u002F)↗️ [telegram](https:\u002F\u002Ft.me\u002FRedmadnews\u002F)↗️\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_fbf7dc96814f.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#vamplabAI\u002Fsgr-agent-core&Date)\n","# SGR Agent Core — 首个基于模式引导推理的开源智能体框架\n\n![SGR概念架构](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_6a9201210425.png)\n\nSGR Agent Core 是一个开源智能体框架，用于构建基于模式引导推理的智能研究代理。该项目提供了一个核心库，其中包含可扩展的 BaseAgent 接口，实现了两阶段架构，并在此基础上构建了多个开箱即用的研究代理实现。\n\n该库包括用于搜索、推理和澄清的可扩展工具、实时流式响应以及与 OpenAI 兼容的 REST API。它可与任何兼容 OpenAI 的大语言模型一起使用，包括本地模型，以实现完全私密的研究。\n\n## 为什么选择 SGR Agent Core？\n\n- **模式引导推理** — SGR 将结构化推理与灵活的工具选择相结合\n- **多种代理类型** — 可选择 `SGRAgent`、`ToolCallingAgent` 或 `SGRToolCallingAgent`\n- **可扩展架构** — 轻松创建自定义代理和工具\n- **OpenAI 兼容 API** — 可直接替换 OpenAI API 端点\n- **实时流式传输** — 内置对通过 SSE 进行流式响应的支持\n- **生产就绪** — 经过实战检验，拥有全面的测试覆盖率和 Docker 支持\n\n## 文档\n\n> **请参阅我们的文档快速入门：**\n\n- **[项目文档](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002F)** - 完整的项目文档\n- **[框架快速入门指南](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fframework\u002Ffirst-steps\u002F)** - 几分钟内即可上手运行\n- **[DeepSearch 服务文档](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fsgr-api\u002FSGR-Quick-Start\u002F)** - 带有示例的 REST API 参考\n\n## 快速入门\n\n### 使用 Docker 运行\n\n最快捷的入门方式是使用 Docker：\n\n```bash\n# 克隆仓库\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvamplabai\u002Fsgr-agent-core.git\ncd sgr-agent-core\n\n# 创建具有写权限的目录\nsudo mkdir -p logs reports\nsudo chmod 777 logs reports\n\n# 复制并编辑配置文件\ncp examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml.example examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# 编辑 examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml 并设置您的 API 密钥：\n# - llm.api_key: 您的 OpenAI API 密钥\n# - tools.web_search_tool.api_key: 您的 Tavily API 密钥（可选）\n# - tools.extract_page_content_tool.tavily_api_key: 您的 Tavily API 密钥（可选）\n\n# 运行容器\ndocker run --rm -i \\\n  --name sgr-agent \\\n  -p 8010:8010 \\\n  -v $(pwd)\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research:\u002Fapp\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research:ro \\\n  -v $(pwd)\u002Flogs:\u002Fapp\u002Flogs \\\n  -v $(pwd)\u002Freports:\u002Fapp\u002Freports \\\n  ghcr.io\u002Fvamplabai\u002Fsgr-agent-core:latest \\\n  --config-file \u002Fapp\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml \\\n  --host 0.0.0.0 \\\n  --port 8010\n```\n\nAPI 服务器将在 `http:\u002F\u002Flocalhost:8010` 上可用，提供与 OpenAI 兼容的 API 端点。交互式 API 文档（Swagger UI）可在 `http:\u002F\u002Flocalhost:8010\u002Fdocs` 访问。\n\n### 安装\n\n如果您想将 SGR Agent Core 作为 Python 库（框架）使用：\n\n```bash\npip install sgr-agent-core\n```\n\n请参阅 [安装指南](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fgetting-started\u002Finstallation\u002F) 获取详细说明，并参考 [作为库使用指南](https:\u002F\u002Fvamplabai.github.io\u002Fsgr-agent-core\u002Fframework\u002Ffirst-steps\u002F) 开始使用。\n\n### 运行研究代理\n\n该项目在 `examples\u002F` 目录中包含了示例研究代理配置。要开始使用深度研究代理：\n\n1. 复制并配置配置文件：\n\n```bash\ncp examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml.example examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# 编辑 examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml 并设置您的 API 密钥：\n# - llm.api_key: 您的 OpenAI API 密钥\n# - tools.web_search_tool.api_key: 您的 Tavily API 密钥（可选）\n# - tools.extract_page_content_tool.tavily_api_key: 您的 Tavily API 密钥（可选）\n```\n\n2. 使用 `sgr` 工具运行 API 服务器：\n\n```bash\nsgr --config-file examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# 或使用简短选项\nsgr -c examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n```\n\n> **注意：** 您也可以直接使用 Python 运行服务器：\n>\n> ```bash\n> python -m sgr_agent_core.server --config-file examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n> ```\n\n### 使用 CLI 工具 (`sgrsh`)\n\n对于交互式的命令行使用，您可以使用 `sgrsh` 工具：\n\n```bash\n# 单次查询模式\nsgrsh \"查找比特币价格\"\n\n# 选择代理（例如 sgr_agent、dialog_agent）\nsgrsh --agent sgr_agent \"什么是 AI？\"\n\n# 使用自定义配置文件\nsgrsh -c config.yaml -a sgr_agent \"您的查询\"\n\n# 交互式聊天模式（无需查询参数）\nsgrsh\nsgrsh -a sgr_agent\n```\n\n`sgrsh` 命令：\n\n- 自动在当前目录中查找 `config.yaml`\n- 支持多轮查询的交互式聊天模式\n- 处理来自代理的澄清和对话请求（中间结果）\n- 可与您配置中的任何代理配合使用（例如 `sgr_agent`、`dialog_agent`）\n\n更多示例和详细的使用说明，请参阅 `examples\u002F` 目录。\n\n## 基准测试\n\n![SimpleQA 基准比较](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_c5e90953981b.png)\n\n**gpt-4.1-mini 上的性能指标：**\n\n- **准确率:** 86.08%\n- **正确:** 3,724 个答案\n- **错误:** 554 个答案\n- **未尝试:** 48 个答案\n\n更详细的基准测试结果请参见 [这里](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fblob\u002Fmain\u002Fbenchmark\u002Fsimpleqa_benchmark_results.md)。\n\n## 开源开发团队\n\n*所有开发工作均由纯粹的热情和开源社区协作驱动。我们欢迎各技能水平的贡献者！*\n\n- **SGR 概念创造者** \u002F\u002F [@abdullin](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fllm_under_hood)\n- **项目协调员及愿景提出者** \u002F\u002F [@VaKovaLskii](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fneuraldeep)\n- **核心开发负责人** \u002F\u002F [@virrius](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fvirrius_tech)\n- **API 开发** \u002F\u002F [@EvilFreelancer](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fevilfreelancer)\n- **DevOps 和部署** \u002F\u002F [@mixaill76](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fmixaill76)\n- **Hybrid FC 研究** \u002F\u002F [@Shadekss](https:\u002F\u002Ft.me\u002FShadekss)\n\n如果您有任何问题，请随时加入我们的 [社区聊天](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fsgragentcore)↗️ 或联系 [Valerii Kovalskii](https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fin\u002Fvakovalskii\u002F)↗️。\n\n## 特别致谢：\n\n本项目由 **neuraldeep** 社区开发。它受到“LLM Under the Hood”社区和 [TIMETOACT GROUP Österreich](https:\u002F\u002Fwww.timetoact-group.at)↗️ 的 AI 研发中心所发布的模式引导推理（SGR）工作及 [SGR 代理演示](https:\u002F\u002Fabdullin.com\u002Fschema-guided-reasoning\u002Fdemo)↗️ 的启发。\n\n![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_e7866a10bb93.png)\n\n本项目得到了 red_mad_robot 的 AI 研发团队的支持，他们提供了研究能力、工程专业知识、基础设施和运营支持。\n\n了解更多关于 red_mad_robot 的信息：[redmadrobot.ai](https:\u002F\u002Fredmadrobot.ai\u002F)↗️ [habr](https:\u002F\u002Fhabr.com\u002Fru\u002Fcompanies\u002Fredmadrobot\u002Farticles\u002F)↗️ [telegram](https:\u002F\u002Ft.me\u002FRedmadnews\u002F)↗️\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图表](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_readme_fbf7dc96814f.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#vamplabAI\u002Fsgr-agent-core&Date)","# SGR Agent Core 快速上手指南\n\nSGR Agent Core 是一个基于“模式引导推理”（Schema-Guided Reasoning, SGR）的开源智能体框架，专为构建智能研究助手设计。它支持结构化推理、灵活的工具调用、实时流式响应，并提供兼容 OpenAI 的 REST API。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (推荐 WSL2)\n*   **Python 版本**：Python 3.9 或更高版本\n*   **依赖项**：\n    *   **方案 A (Docker)**：已安装 Docker 和 Docker Compose（推荐用于快速部署）。\n    *   **方案 B (Python 库)**：已安装 `pip` 包管理工具。\n*   **API Keys**：\n    *   **LLM Key**：OpenAI API Key（或任何兼容 OpenAI 接口的本地\u002F云端模型 Key）。\n    *   **搜索工具 Key**（可选）：Tavily API Key（用于网页搜索和内容提取）。\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择通过 Docker 快速运行服务，或作为 Python 库集成到项目中。\n\n### 方式一：使用 Docker 运行（推荐）\n\n这是最快启动服务的方式，无需配置本地 Python 环境。\n\n1.  **克隆仓库并准备目录**：\n    ```bash\n    git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core.git\n    cd sgr-agent-core\n\n    # 创建日志和报告目录并赋予权限\n    sudo mkdir -p logs reports\n    sudo chmod 777 logs reports\n    ```\n\n2.  **配置 API Keys**：\n    ```bash\n    cp examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml.example examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n    ```\n    编辑 `examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml` 文件，填入您的密钥：\n    *   `llm.api_key`: 您的 OpenAI API Key\n    *   `tools.web_search_tool.api_key`: 您的 Tavily API Key (可选)\n\n3.  **启动容器**：\n    ```bash\n    docker run --rm -i \\\n      --name sgr-agent \\\n      -p 8010:8010 \\\n      -v $(pwd)\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research:\u002Fapp\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research:ro \\\n      -v $(pwd)\u002Flogs:\u002Fapp\u002Flogs \\\n      -v $(pwd)\u002Freports:\u002Fapp\u002Freports \\\n      ghcr.io\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core:latest \\\n      --config-file \u002Fapp\u002Fexamples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml \\\n      --host 0.0.0.0 \\\n      --port 8010\n    ```\n    启动后，API 服务将运行在 `http:\u002F\u002Flocalhost:8010`，Swagger 文档地址为 `http:\u002F\u002Flocalhost:8010\u002Fdocs`。\n\n### 方式二：作为 Python 库安装\n\n如果您希望将其集成到自己的代码中：\n\n```bash\npip install sgr-agent-core\n```\n\n> **提示**：国内用户若遇到下载缓慢，可添加国内镜像源加速：\n> `pip install sgr-agent-core -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，您可以通过命令行工具直接与研究代理交互，或启动 API 服务。\n\n### 1. 配置研究代理\n\n在使用前，需先复制并配置示例配置文件（如果尚未配置）：\n\n```bash\ncp examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml.example examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n# 请编辑 config.yaml 填入 llm.api_key 和 tavily api_key\n```\n\n### 2. 使用 CLI 工具 (`sgrsh`) 进行交互\n\n`sg rsh` 是最简单的交互式命令行工具，支持单次查询和对话模式。\n\n*   **单次查询模式**：\n    ```bash\n    sgrsh \"Find the price of Bitcoin\"\n    ```\n\n*   **指定代理类型**（如 `sgr_agent` 或 `dialog_agent`）：\n    ```bash\n    sgrsh --agent sgr_agent \"What is AI?\"\n    ```\n\n*   **使用自定义配置文件**：\n    ```bash\n    sgrsh -c config.yaml -a sgr_agent \"Your query\"\n    ```\n\n*   **进入交互式聊天模式**（不传参数即可进入多轮对话）：\n    ```bash\n    sgrsh\n    # 或者指定代理\n    sgrsh -a sgr_agent\n    ```\n\n### 3. 启动 API 服务器\n\n如果您需要通过 HTTP API 调用（例如集成到其他应用）：\n\n```bash\n# 使用 sgr 工具启动\nsgr --config-file examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n\n# 或者直接使用 Python 模块启动\npython -m sgr_agent_core.server --config-file examples\u002Fsgr_deep_research\u002Fconfig.yaml\n```\n\n服务启动后，您可以通过 `http:\u002F\u002Flocalhost:8010` 访问兼容 OpenAI 格式的 API 端点。","某金融科技公司的量化研究员需要快速撰写一份关于“全球半导体供应链最新地缘政治风险”的深度分析报告，以辅助投资决策。\n\n### 没有 sgr-agent-core 时\n- **推理过程黑盒化**：传统 Agent 直接输出结论，研究员无法追溯数据来源和逻辑推导路径，难以验证报告的可信度。\n- **工具调用僵化**：脚本硬编码了搜索和抓取逻辑，面对复杂的跨网站信息整合需求时，缺乏灵活的工具选择能力，容易遗漏关键信息。\n- **私有部署困难**：由于涉及敏感投资数据，无法使用公有云大模型，而自行搭建支持复杂推理和本地模型调用的代理框架开发周期长达数周。\n- **响应延迟高**：批量处理多个研究课题时，缺乏流式输出支持，必须等待整个任务结束才能看到结果，严重拖慢迭代效率。\n\n### 使用 sgr-agent-core 后\n- **结构化推理透明可见**：利用 Schema-Guided Reasoning 机制，sgr-agent-core 强制代理按预定义模式输出思考步骤和证据链，研究员可清晰审查每一步逻辑。\n- **动态工具智能调度**：内置的 `SGRToolCallingAgent` 能根据研究阶段自动在搜索引擎、网页提取器和逻辑分析器之间灵活切换，精准捕获分散的行业情报。\n- **无缝接入本地模型**：通过 OpenAI 兼容接口，团队直接将本地部署的私有 LLM 接入 sgr-agent-core，既保障了数据不出内网，又免去了繁琐的适配工作。\n- **实时流式反馈**：借助 SSE 流式传输，研究报告的关键发现逐段实时呈现，研究员可在生成过程中即时干预或调整研究方向，大幅缩短分析周期。\n\nsgr-agent-core 通过标准化的模式引导推理，将原本黑盒且僵化的自动化研究转变为透明、灵活且安全的企业级智能决策流程。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FvamplabAI_sgr-agent-core_fafe05bc.png","vamplabAI","VampLabAI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FvamplabAI_6e264f7f.jpg","Open-source AI research lab by neuraldeep community. Sponsored by red_mad_robot.",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI",[82,86,90,94,98,102,105,109],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",68.9,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Vue","#41b883",18.8,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"TypeScript","#3178c6",9.8,{"name":95,"color":96,"percentage":97},"CSS","#663399",1.6,{"name":99,"color":100,"percentage":101},"SCSS","#c6538c",0.3,{"name":103,"color":104,"percentage":101},"Dockerfile","#384d54",{"name":106,"color":107,"percentage":108},"HTML","#e34c26",0.2,{"name":110,"color":111,"percentage":112},"Makefile","#427819",0,1075,175,"2026-04-04T09:29:19","MIT","Linux, macOS, Windows","未说明 (支持连接任意 OpenAI 兼容的 LLM，包括本地模型；若使用本地模型，具体 GPU 需求取决于所选模型)","未说明",{"notes":121,"python":122,"dependencies":123},"该工具是一个代理框架，本身不捆绑特定大模型，而是作为中间层连接外部 LLM。支持通过 Docker 一键部署或作为 Python 库安装。运行本地私有模型时需自行配置对应的推理后端。使用 Web 搜索等功能需在配置文件中设置 Tavily API Key。提供 OpenAI 兼容的 REST API 接口和命令行交互工具 (sgrsh)。","未说明 (需通过 pip 安装)",[67,124],"OpenAI Compatible API Client",[15,13,26,53,54,55,14],[127,128,129,130,131,132,133,134,135],"agent","llm","sgr","so","structured-output","openai-api","deep-research","research","function-calling","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:36:53.992765",[139,144,149,154,159,163],{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":143},16370,"运行项目时遇到 'ImportError: cannot import name Self from typing' 错误怎么办？","该错误是因为 Python 版本过低。项目至少需要 Python 3.11 版本（建议使用 3.12）。如果您使用的是 Python 3.10 或更低版本，请升级 Python，重新创建虚拟环境（.venv），然后重新安装依赖即可解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fissues\u002F72",{"id":145,"question_zh":146,"answer_zh":147,"source_url":148},16371,"遇到 'TypeError: Object of type coroutine is not JSON serializable' 序列化错误如何解决？","此问题通常出现在 MCP 工具中，原因是异步客户端（async Client）属性 `_client` 被错误地包含在了 `pydantic_function_tool()` 的 JSON 序列化过程中。目前社区正在调查底层兼容性，建议暂时检查并排除包含异步对象的属性，或等待官方发布兼容特定 LLM\u002F框架的列表。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fissues\u002F46",{"id":150,"question_zh":151,"answer_zh":152,"source_url":153},16372,"Agent 执行时报错 'GeneratePlanTool object has no attribute remaining_steps' 是什么原因？","这通常发生在推理阶段（reasoning phase）执行了非 ReasoningTool 的其他工具时（例如某些模型如 gpt-oss-120 可能会错误调用）。该问题已在后续版本（参考 Issue #101）中重写修复。临时解决方法是限制在推理阶段仅允许调用 ReasoningTool，或升级到已修复的版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fissues\u002F97",{"id":155,"question_zh":156,"answer_zh":157,"source_url":158},16373,"如何正确配置客户端以处理 Agent 的澄清请求（Clarification Questions）？","在使用流式响应时，需解析返回的 chunk 数据。当检测到 `tool_calls` 且函数名为 `clarification` 时，提取其参数作为澄清问题。示例代码逻辑如下：\n1. 遍历 stream 响应 chunk。\n2. 检查 `chunk.choices[0].delta.tool_calls`。\n3. 若存在且 function name 为 'clarification'，解析 `function.arguments` 获取问题内容。\n注意：确保使用兼容的客户端版本（如 0.2.4 分支后的修复版），旧版本可能存在 `NoneType` 报错。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fissues\u002F24",{"id":160,"question_zh":161,"answer_zh":162,"source_url":158},16374,"为什么 Agent 没有向用户发送澄清请求，而是直接将请求发送给了搜索引擎？","这通常是由于模型未能正确识别需要澄清的场景，或者客户端未正确处理澄清信号。建议：\n1. 使用经过测试的模型（如 qwen3:30b-a3b 配合 Ollama），这些模型在澄清任务上表现更稳定。\n2. 确保客户端代码能正确拦截并处理 `clarification` 工具调用，而不是将其忽略或透传。\n3. 检查日志确认 Agent 是否确实生成了澄清步骤（Clarifications Done 应为 >0）。",{"id":164,"question_zh":165,"answer_zh":166,"source_url":148},16375,"针对不同能力的模型（如是否支持 SO、Reasoning、FC），如何自动选择最佳的 SGR 运行模式？","建议在系统入口增加一个“能力检测器”（LLM Capability Detector）。在启动时先运行测试，检测模型是否支持以下特性：\n- SO (System Output \u002F Specific Output)\n- Instruct (指令遵循)\n- FC (Function Calling)\n- Reasoning (推理能力，如 CoT)\n根据检测结果，从可用的五种 SGR DR 模式中选择最匹配的一种。例如：若模型支持 SO 和 FC，则选择 `sgr_agent` 模式；若仅为 Thinking 模型但无 SO 支持，则需切换至其他兼容模式以避免运行错误。",[168,173,178,183,188,193,198,203,208,213,218],{"id":169,"version":170,"summary_zh":171,"released_at":172},98700,"0.7.0","## 变更内容\n* 文档优化，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F159 中完成\n* #157 优化自述文件及数据顺序，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F160 中完成\n* 代理执行取消功能，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F158 中实现\n* 为文档添加 OpenGraph 标签，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F162 中完成\n* 恢复遗漏的库依赖，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F163 中完成\n* 样式与端点调整，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F164 中完成\n* 文档更新，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F165 中完成\n* cancel_agent API，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F168 中实现\n* 将较少支持的工具选择参数替换为更通用的参数，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F171 中完成\n* 流式协议重构，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F172 中完成\n* 铁甲代理，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F170 中实现\n* 将配置传递给工具构造函数，由 @snow-ghost 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F169 中完成\n* 简单交互式 Shell 添加，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F167 中完成\n* 修复空 json_data 问题，由 @BananaLoaf 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F174 中完成\n* 搜索工具分页功能，由 @nikmd1306 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F175 中实现\n* 工具过滤逻辑，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F166 中完成\n* 更新 ghpages.yml 文件，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F183 中完成\n* 强调文档页面，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F182 中完成\n* 将推理工具作为参数传递，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F180 中完成\n* 其他改进，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F179 中完成\n* 无状态用户上下文支持，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F178 中完成\n* 工具改进，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F181 中完成\n* 多提供商搜索（Brave、Perplexity），由 @nikmd1306 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F177 中实现\n* 0.7.0 预发布版本，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F185 中完成\n* run_command_tool 添加，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F173 中完成\n\n## 新贡献者\n* @snow-ghost 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F169 中完成了首次贡献\n* @BananaLoaf 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F174 中完成了首次贡献\n* @nikmd1306 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F175 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fcompare\u002F0.6.0...0.7.0","2026-03-18T08:08:52",{"id":174,"version":175,"summary_zh":176,"released_at":177},98701,"0.6.0","## 变更内容\n* 重构代理 API，以支持 OpenAI 消息格式，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F137 中完成\n## 变更内容\n* 修复 bug：SGRTool 调用代理时，从 SGRAgent 中派生 _prepare_tools() 方法，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F132 中完成\n* 重构代理 API，以支持 OpenAI 消息格式，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F137 中完成\n* 版本 0.5.2，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F140 中发布\n* 更新光标规则，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F148 中完成\n* 更新 README.md，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F153 中完成\n* 更新 pyproject.toml，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F154 中完成\n* Docker 构建流水线，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F152 中完成\n* [示例] SGR 文件代理，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F134 中完成\n* Docker 流水线从 Docker Hub 切换至 GitHub Packages，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F156 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fcompare\u002F0.5.0...0.6.0","2026-01-24T21:36:25",{"id":179,"version":180,"summary_zh":181,"released_at":182},98702,"0.5.1","## 变更内容\n* 修复bug：SGRTool 调用的代理从 SGRAgent 继承 _prepare_tools() 方法，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F132 中完成。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fcompare\u002F0.5.0...0.5.1","2026-01-01T20:43:05",{"id":184,"version":185,"summary_zh":186,"released_at":187},98703,"0.5.0","## 变更内容\n* 由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F89 中实现的代理配置标准化\n* 功能：由 @igorvolk1961 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F94 中添加的研究上下文自定义字段 `custom_context`\n* 文档：由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F100 中添加的工具相关文档\n* [进行中] 项目结构改进，由 @SnakeOilSalesman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F98 中完成\n* 将核心代理代码重构为 `sgr_agent_core` 包，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F101 中完成\n* 在 README 中添加社区聊天链接，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F103 中完成\n* 热修复，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F104 中完成\n* 更新构建动作，由 @MiXaiLL76 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F105 中完成\n* 可选的日志目录，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F109 中实现\n* `extra=allow` 配置支持 OpenAI 客户端调用中的 LLMConfig 参数，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F113 中完成\n* 添加了可选的 `agents.yaml` 逻辑，并同时增加了测试，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F111 中完成\n* 示例：无报告工具的代理，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F112 中提供\n* 将包名修正为 `sgr_agent_core`，由 @MiXaiLL76 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F116 中完成\n* 改进 README 和包名，由 @MiXaiLL76 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F106 中完成\n* 添加 CI\u002FCD 测试，由 @MiXaiLL76 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F119 中完成\n* 框架文档，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F122 中完成\n* 修复图片链接并更新文档 URL，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F123 中完成\n* 在索引和文档中添加关于 RMR 的说明，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F124 中完成\n* 将 API 服务器移至核心模块，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F121 中完成\n* 添加 `_execution_step` 函数，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F125 中完成\n* 修复文档 404 错误，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F126 中完成\n* 更新 README.md，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F127 中完成\n* 更新 `agent_config.py`，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F128 中完成\n* 对文档和元信息进行微调，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F130 中完成\n* 确保 `model_dump` 的 JSON 序列化，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F131 中完成\n\n## 新贡献者\n* @igorvolk1961 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F94 中完成了首次贡献\n* @SnakeOilSalesman 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F98 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fcompare\u002F0.4.0...0.5.0","2025-12-30T22:43:32",{"id":189,"version":190,"summary_zh":191,"released_at":192},98704,"0.4.0","## 变更内容\n* 由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F57 中将 Python 版本固定为 3.13\n* 功能：核心代理的模块化拆分，由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F56 中实现\n* 由 @miteykons 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F60 中重命名所有包含旧项目名称的地方\n* [进行中] 由 @hijera 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F54 中为 SGR 深度研究添加全面的 pytest 测试套件\n* 从配置文件中加载代理，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F55 中实现\n* 功能\u002F前端集成，由 @vakovalskii 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F63 中完成\n* 0.4.0 RC 版的修复，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F80 中完成\n\n## 新贡献者\n* @miteykons 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F60 中完成了首次贡献\n* @hijera 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fpull\u002F54 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-agent-core\u002Fcompare\u002F0.3.0...0.4.0","2025-11-15T13:57:52",{"id":194,"version":195,"summary_zh":196,"released_at":197},98705,"0.3.0","## 变更内容\n* 由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F45 中修复了工具调用代理的 _select_action_phase 行为。\n* 由 @kv-gits 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F32 中提供了用于快速入门和测试的简单 CLI 示例客户端。\n* 由 @maksimov-m 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F43 中对 simpleqa 进行了基准测试。\n* 功能：由 @EvilFreelancer 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F48 中将躯干分解并迁移到 core.tools 包中。\n* 修复\u002F移除提示中的动态日期，由 @vakovalskii 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F51 中完成。\n* 新的 README 和贡献指南，由 @maksimov-m 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F49 中添加。\n\n## 新贡献者\n* @kv-gits 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F32 中完成了他们的首次贡献。\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fcompare\u002F0.2.5...0.3.0","2025-10-22T09:10:22",{"id":199,"version":200,"summary_zh":201,"released_at":202},98706,"0.2.5","## 变更内容\n* 由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F44 中集成 MCP 工具支持和异步工具执行功能\n* 由 @maksimov-m 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F33 中修复当前日期问题\n\n## 新贡献者\n* @maksimov-m 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F33 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FvamplabAI\u002Fsgr-deep-research\u002Fcompare\u002F0.2.4...0.2.5","2025-10-12T16:11:57",{"id":204,"version":205,"summary_zh":206,"released_at":207},98707,"0.2.4","## 变更内容\n* @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F31 中修复了 API 错误\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fcompare\u002F0.2.3...0.2.4","2025-09-26T18:00:51",{"id":209,"version":210,"summary_zh":211,"released_at":212},98708,"0.2.3","## 变更内容\n* @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F29 中对 8B 模型进行了优化\n\n","2025-09-25T11:32:31",{"id":214,"version":215,"summary_zh":216,"released_at":217},98709,"0.2.2","## 变更内容\n* 重构了代理模型的处理和日志记录，由 @virrius 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F25 中统一了代理命名。\n\n\n**完整变更日志**:\n* 修复了一个因代理名称错误而导致 API 行为不符合预期的场景（会创建一个默认代理）。\n* 添加了代理名称，解决了流式传输中的 ID 问题，并减少了 API 模型中硬编码的内容。\n* 为代理添加了一个带有代理 ID 的自定义日志记录器，并移除了不必要的日志初始化。\n* 改进了流式传输功能：新增了对完整数据块的重新流式传输。此前，如果内容不在默认字段中，我们会写入 None 或空数据块。","2025-09-20T12:04:32",{"id":219,"version":220,"summary_zh":221,"released_at":222},98710,"0.2.1","## What's Changed\r\n* fix bug with logging exception by @VolkovMaxim in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F16\r\n* Fixed some typos \u002F AI generation mistakes in README.md by @agladysh in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F21\r\n* Refactor prompt handling and tool selection logic by @virrius in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F22\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @VolkovMaxim made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F16\r\n* @agladysh made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fpull\u002F21\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fvakovalskii\u002Fsgr-deep-research\u002Fcompare\u002F0.2.0...0.2.1","2025-09-16T09:49:24"]