Canoe Agent

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AI 智能体（项目集合）

包含 8 个示例项目。

构建难度由浅入深。

基本描绘了当下 AI Agent 的主要能力 📈。

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1. 对话助手 Agent

Agent Chat — 一个基于 Function Calling 的智能对话助手 + Web 聊天界面。用户可通过自然语言与 AI 助手交互，助手能自主调用工具（天气查询、数学计算、联网搜索）来回答实时问题，支持 CLI 和 Web 双模式。

项目地址：chat.canoeagent.com

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2. 工作流 Agent

Agent Workflow — 一个轻量化的通用工作流编排引擎 + 可视化前端。用户可通过拖拽编辑器自定义工作流（搜索 → AI 分析 → 确认 → 输出），实时查看每一步执行过程，最终生成行业调研报告。

项目地址：workflow.canoeagent.com

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3. 代码助手 Agent

Agent Coder 是一个基于 DeepSeek API 的智能代码助手，支持双模式（Ask 只读 / Craft 读写）操作，通过 Function Calling 实现文件读写、代码搜索、命令执行等全流程代码开发辅助，并提供交互式终端 + Web 可视化界面。

项目地址：coder.canoeagent.com

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4. RAG Agent

Agent RAG 是一个基于 LLM + Milvus + ES 混合检索的 医学知识库问答系统，支持文档上传、向量语义检索与关键词全文检索的 RRF 融合、知识库管理，通过深度搜索驱动实现 精准的、可溯源的专业领域问答。

项目地址：rag.canoeagent.com

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5. 浏览器 Agent

Agent Browser 是一个基于 DeepSeek API 的浏览器 AI 助手，支持通过 Function Calling 驱动 chromedp 实现网页导航、点击、输入、截图、滚动、后退等 9 种浏览器操控能力，并提供交互式终端 + Web SSE 流式可视化界面。

项目地址：browser.canoeagent.com

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6. 技能助手 Agent

Agent Skill 是一个基于 SKILL.md + 脚本驱动的可插拔技能引擎，支持通过 YAML 定义技能元信息与工具接口、运行时动态加载/卸载技能包、LLM 驱动的 tool calling 与脚本执行，通过标准化技能契约实现即插即用的、可无限扩展的 AI 能力增强系统。

项目地址：skill.canoeagent.com

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7. 多智能体协作

Agent Squad — 一个多智能体协作编排引擎 + 可视化前端。Supervisor 智能分解任务后串行调度 Researcher（搜索）→ Writer（写作）/ Coder（编码）等多角色子智能体，自动传递上下文，实时流式展示每步执行时序，最终由 Supervisor 审核合成完整的输出报告。

项目地址：squad.canoeagent.com

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8. 图谱增强 RAG Agent

Agent GraphRAG 是一个基于 LLM + Milvus 向量检索 + ES 关键词检索 + Neo4j 知识图谱三路融合的医学知识增强问答系统，支持文档上传后自动提取药品、疾病、症状等医学实体及关系并构建知识图谱，通过向量语义检索、全文关键词检索与图谱多跳推理的加权融合搜索，结合智能体工具链（图谱推理、实体探索、文档管理），实现可溯源、可推理的专业医学问答与知识探索。

项目地址：graphrag.canoeagent.com

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