基于 DeepAgents / LangGraph 的多 Agent 智能采购系统，将采购分析、订单执行、ERP 数据服务、MCP 工具、长期记忆与沙箱运行整合为一条可审计的业务链路。
多 Agent 协作：主 Agent 负责意图识别与任务路由，procurement-analyst 负责采购分析，procurement-order 负责订单查询与写操作；Prompt、工具、Skills 和中间件均通过 YAML/模块化配置解耦。
标准化业务工具：通过 MCP 封装供应商、零部件、库存与采购订单能力，共提供 8 个工具，支持比价、库存预警、订单明细查询、采购建议与可视化报告生成。
Human-in-the-Loop：创建或修改订单前，Agent 会自动解析物料、供应商与系统单价，结构化补齐缺失字段，并在最终写入前要求人工审批。
长链路上下文管理：MongoDB Checkpoint 保存会话状态，长期记忆按用户隔离；结合上下文摘要、工具结果 Offloading 与 Skills 渐进式加载控制上下文开销。
隔离执行与恢复：OpenSandbox 承担文件和代码执行，支持健康检查、生命周期续期、失效重建及 Skills 恢复。
ERP Python 化迁移：使用 FastAPI + SQLAlchemy 重构原 Spring Boot ERP 层，保持 54 个 REST 接口路径、8 个 MCP 工具及原响应协议兼容。
Related MCP server: ECOUNT MCP Server
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统一展示会话历史、流式回复、工具调用和 Agent 业务能力。
采购分析 Agent 调用库存 MCP 工具，输出库存预警表、柱状图和采购建议。
订单 Agent 完成物料、数量、系统单价和交期校验后停在人工审批边界；未经批准不会执行写入。
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 ERPprocureflow-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、前端统一启动器推荐使用 Conda，同时管理 Python 3.11 与 Node.js 22：
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在 .env 中配置 MySQL、MongoDB、模型服务和 OpenSandbox。仓库不包含任何真实密钥。
创建空表：
alembic upgrade head或导入样例数据：
python scripts\import_original_sql.py --yes-recreate样例导入会重建相关表，请勿对生产数据库执行。
采购分析 Skill 中的三个报价页面已包含在仓库中。OpenSandbox 运行于 Docker 时，可通过 host.docker.internal 访问：
python -m http.server 5173 --directory demo_data\quote_pagespython start_web.py服务 | 地址 |
Vue 前端 |
|
ERP OpenAPI |
|
Agent OpenAPI |
|
MCP |
|
python -m pytest -q
ruff check src\erp_api src\mcp_server tests start_web.py scripts
cd frontend
npm ci
npm run build当前自动化验证覆盖：
54 个 ERP REST 接口路径契约；
8 个 MCP 工具注册契约；
供应商、零部件、库存、订单事务与明细流程；
OpenSandbox 失效恢复逻辑；
Vue 3 生产构建。
模型、MongoDB、MySQL 和 OpenSandbox 的真实端到端对话需要本地服务与个人密钥，本仓库不伪造外部集成结果。
.env、本地密钥目录、日志、缓存、生成文件和前端构建产物均被 Git 忽略。
采购订单写操作仅由订单子 Agent 执行，并在真正调用 MCP 写工具前要求人工审批。
未验证的 Skills 在 OpenSandbox 中执行；用户记忆按 user_id 隔离持久化。
工具大结果自动 Offloading，上下文接近阈值时自动摘要，降低长链路失败风险。
迁移范围与接口等价性详见 迁移报告，安全边界详见 SECURITY.md。
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Runtime permission, approval, and audit layer for AI agent tool execution.
Odoo ERP for AI agents: hosted OAuth endpoint, gated writes, one endpoint for every instance.
Secure agent purchasing with human-approved virtual cards, receipts, and audit trails.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Running-hue/procureflow-agent'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server