ProcureFlow Agent

Auf DeepAgents / LangGraph basierendes Multi-Agenten-Beschaffungssystem, das Beschaffungsanalyse, Auftragsabwicklung, ERP-Datendienste, MCP-Tools, Langzeitgedächtnis und Sandbox-Ausführung zu einem prüfbaren Geschäftsablauf integriert.

Projekt-Highlights

• Multi-Agenten-Kollaboration: Der Haupt-Agent übernimmt Intent-Erkennung und Aufgaben-Routing, procurement-analyst ist für die Beschaffungsanalyse zuständig, procurement-order für Auftragsabfragen und Schreiboperationen; Prompts, Tools, Skills und Middleware sind über YAML/modulare Konfiguration entkoppelt.

• Standardisierte Geschäftstools: Über MCP werden Lieferanten-, Bauteil-, Lager- und Bestellfunktionen gekapselt, insgesamt 8 Tools, die Preisvergleiche, Lagerwarnungen, Bestelldetailabfragen, Beschaffungsempfehlungen und die Erstellung visueller Berichte unterstützen.

• Human-in-the-Loop: Vor der Erstellung oder Änderung von Bestellungen analysiert der Agent automatisch Materialien, Lieferanten und Systemeinheitspreise, ergänzt fehlende Felder strukturiert und verlangt vor dem endgültigen Schreiben eine manuelle Freigabe.

• Kontextverwaltung für lange Ketten: MongoDB Checkpoint speichert den Sitzungszustand, Langzeitgedächtnis wird pro Benutzer isoliert; zusammen mit Kontextzusammenfassung, Tool-Ergebnis-Offloading und progressivem Skill-Laden wird der Kontextaufwand kontrolliert.

• Isolierte Ausführung und Wiederherstellung: OpenSandbox übernimmt Datei- und Codeausführung und unterstützt Health-Checks, Lebenszyklus-Verlängerung, Wiederherstellung nach Ausfällen sowie Skill-Wiederherstellung.

• ERP-Python-Migration: Die ursprüngliche Spring Boot ERP-Schicht wurde mit FastAPI + SQLAlchemy neu implementiert, wobei 54 REST-Schnittstellenpfade, 8 MCP-Tools und das ursprüngliche Antwortprotokoll kompatibel bleiben.

Related MCP server: dingjie-erp-mcp

Systemarchitektur

flowchart LR
    UI[Vue 3 对话前端] --> CHAT[FastAPI Chat API]
    CHAT --> MAIN[主 Agent\n意图识别 / 路由]
    MAIN --> ANALYST[采购分析 Agent]
    MAIN --> ORDER[采购订单 Agent]
    ANALYST --> MCP[MCP 工具层\n8 tools]
    ORDER --> HITL[字段补充 / 人工审批]
    HITL --> MCP
    MCP --> ERP[FastAPI ERP\n54 REST APIs]
    ERP --> MYSQL[(MySQL)]
    MAIN --> MONGO[(MongoDB\nCheckpoint / Store)]
    ANALYST --> SANDBOX[OpenSandbox\nSkills / 文件 / 代码]
    ORDER --> SANDBOX

Benutzeroberfläche

Multi-Agenten-Beschaffungsworkbench

Einheitliche Anzeige von Sitzungsverlauf, Streaming-Antworten, Tool-Aufrufen und Agent-Geschäftsfähigkeiten.

Bestandsanalyse und visueller Bericht

Der Beschaffungsanalyse-Agent ruft das MCP-Bestands-Tool auf und gibt Lagerwarnungstabellen, Balkendiagramme und Beschaffungsempfehlungen aus.

Bestellvalidierung und manuelle Freigabe

Der Bestell-Agent validiert Material, Menge, Systemeinheitspreis und Liefertermin und bleibt an der manuellen Freigabegrenze stehen; ohne Genehmigung wird kein Schreibvorgang ausgeführt.

Kernabläufe

Beschaffungsanalyse

用户需求 → 主 Agent 路由 → 采购分析 Agent
        → MCP 查询 ERP 数据 → 按需加载分析 Skill
        → 沙箱生成报告/图表 → 主 Agent 汇总结论与建议

Beschaffungsauftrag

用户下单/改单 → 主 Agent 路由 → 采购订单 Agent
        → 查询物料、供应商和系统单价
        → 校验 Schema → 结构化补充缺失字段
        → Human-in-the-Loop 最终审批 → MCP 写入 ERP

Projektstruktur

procureflow-agent/
├─ src/
│  ├─ agent/          # 主 Agent、子 Agent、中间件、记忆、HITL 与沙箱后端
│  ├─ skills/         # 主 Agent、采购分析与订单扩展 Skills
│  ├─ mcp_server/     # 8 个 ERP MCP 工具
│  ├─ erp_api/        # FastAPI + SQLAlchemy ERP 服务
│  └─ api_view/       # 对话、历史记录与流式事件 API
├─ frontend/          # Vue 3 对话前端
├─ tests/             # ERP 流程、54 接口与 8 MCP 工具契约测试
├─ migrations/        # Alembic 基线迁移
├─ database/          # 已匿名化的本地演示数据
├─ demo_data/         # 采购网页抓取的最小可复现报价页面
├─ docs/              # 架构迁移与等价性说明
└─ start_web.py       # ERP、MCP、Agent API、前端统一启动器

Schnellstart

1. Umgebung erstellen

Conda wird empfohlen, um Python 3.11 und Node.js 22 zu verwalten:

git clone https://github.com/Running-hue/procureflow-agent.git
cd procureflow-agent
conda env create -f environment.yml
conda activate procureflow-agent
Copy-Item .env.example .env

Konfigurieren Sie MySQL, MongoDB, Modell-Dienste und OpenSandbox in .env. Das Repository enthält keine echten Schlüssel.

2. Datenbank initialisieren

Leere Tabellen erstellen:

alembic upgrade head

Oder Beispieldaten importieren:

python scripts\import_original_sql.py --yes-recreate

Der Beispielimport stellt relevante Tabellen neu auf. Führen Sie ihn nicht gegen eine Produktionsdatenbank aus.

3. Optionale Demo-Seite für Angebote starten

Die drei Angebotsseiten aus der Beschaffungsanalyse-Skill sind im Repository enthalten. Wenn OpenSandbox in Docker läuft, ist der Zugriff über host.docker.internal möglich:

python -m http.server 5173 --directory demo_data\quote_pages

4. Vollständigen Dienst starten

python start_web.py

Validierung

python -m pytest -q
ruff check src\erp_api src\mcp_server tests start_web.py scripts
cd frontend
npm ci
npm run build

Die aktuelle automatisierte Validierung umfasst:

• 54 Verträge für REST-Schnittstellenpfade des ERP;

• 8 MCP-Tool-Registrierungsverträge;

• Lieferanten-, Bauteil-, Lager-, Bestelltransaktions- und Detailabläufe;

• OpenSandbox-Wiederherstellungslogik nach Ausfällen;

• Vue-3-Produktions-Build.

Ein echter End-to-End-Dialog mit Modell, MongoDB, MySQL und OpenSandbox erfordert lokale Dienste und private Schlüssel. Dieses Repository täuscht keine externen Integrationsergebnisse vor.

Sicherheitsdesign

• .env, lokale Schlüsselverzeichnisse, Logs, Caches, generierte Dateien und Frontend-Build-Artefakte werden von Git ignoriert.

• Schreiboperationen für Beschaffungsaufträge werden nur vom Auftrags-Agenten ausgeführt und erfordern vor dem eigentlichen Aufruf des MCP-Schreibtools eine manuelle Freigabe.

• Nicht verifizierte Skills werden in OpenSandbox ausgeführt; Langzeitgedächtnis wird pro user_id isoliert persistiert.

• Große Tool-Ergebnisse werden automatisch offloaded, der Kontext wird bei Annäherung an Schwellenwerte automatisch zusammengefasst, um das Risiko von Fehlern in langen Ketten zu reduzieren.

Umfang der Migration und Schnittstellenäquivalenz siehe Migrationsbericht, Sicherheitsgrenzen siehe SECURITY.md.