# AI自动化开发平台

**Repository Path**: leke_code/agentic-sdlc

## Basic Information

- **Project Name**: AI自动化开发平台
- **Description**: 一个多agent协同的自动化项目开发部署平台。用户输入需求，产品经理Agent对齐需求，架构师agent设计架构框架与统筹开发进度、前后端agent开发代码，测试agnet测试代码是否可运行，部署agent部署项目，最后交给用户一个可访问的链接和源码。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-04-15
- **Last Updated**: 2026-04-15

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# agentic-sdlc

基于 Claude Agent SDK 的自动化开发系统，支持通过 MiniMax API 调用 Claude Code 实现智能代码生成。

## 系统架构

```
用户请求 → FastAPI → LeadAgent → HTTP SSE → agent-wrapper (TypeScript)
                                                   ↓
                                              Claude Agent SDK
                                                   ↓
                                              MiniMax API
                                                   ↓
                                              沙箱文件写入 (~/.agentic-sdlc/sandboxes/)
```

## 核心组件

| 组件 | 说明 |
|------|------|
| `services/api/` | Python FastAPI 后端，负责任务编排和状态管理 |
| `services/agent-wrapper/` | TypeScript 服务，封装 Claude Agent SDK |
| `apps/web/` | Next.js 前端，交互界面 |

## 环境准备

```bash
conda create -n agentic-sdlc python=3.12 -y
conda activate agentic-sdlc
```

## 安装依赖

### API 服务

```bash
cd services/api
uv sync --extra dev --no-editable
```

### Agent Wrapper 服务

```bash
cd services/agent-wrapper
pnpm install
```

## 配置

### 1. API 服务配置

```bash
cd services/api
cp .env.example .env
```

编辑 `.env`：

```
ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
ANTHROPIC_MODEL=MiniMax-M2.7
```

### 2. Agent Wrapper 配置

```bash
cd services/agent-wrapper
cp .env.example .env.local
```

编辑 `.env.local`：

```
ANTHROPIC_API_KEY=your-key-here
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic
ANTHROPIC_MODEL=MiniMax-M2.7
PORT=3001
WORKING_DIR=C:\Users\lizhanglan\.agentic-sdlc\sandboxes
```

## 启动服务

### 1. 启动 Agent Wrapper（终端 1）

```bash
cd services/agent-wrapper
pnpm dev
```

### 2. 启动 API 服务（终端 2）

```bash
cd services/api
uv run uvicorn agentic_sdlc.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8000
```

### 3. 启动前端（终端 3，可选）

```bash
cd apps/web
pnpm dev
```

## 验证服务

```bash
# 检查 API 健康
curl -s http://127.0.0.1:8000/health

# 检查 Agent Wrapper 健康
curl -s http://127.0.0.1:3001/health
```

## API 接口

### 创建 Run

```bash
curl -s -X POST http://127.0.0.1:8000/runs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"user_prompt\":\"帮我生成一个求和函数\"}"
```

### 查询 Run 状态

```bash
curl -s http://127.0.0.1:8000/runs/{run_id}
```

## 工作流程

1. 用户在前端输入需求（如"帮我生成一个求和函数"）
2. API 接收请求，创建 Run，记录到状态
3. LeadAgent 通过 HTTP SSE 调用 agent-wrapper
4. agent-wrapper 使用 Claude Agent SDK 调用 MiniMax API
5. Claude Code 在沙箱目录中生成代码文件
6. 结果通过 SSE 流式返回，最终状态更新到 Run

## 沙箱目录

代码文件生成在：`~/.agentic-sdlc/sandboxes/{project_id}/user-data/workspace/`

## 运行测试

```bash
cd services/api
uv run pytest ../../tests -q
```

## 项目结构

```
services/
├── api/
│   └── src/agentic_sdlc/
│       ├── agentic/           # Agent 相关模块
│       │   ├── lead_agent.py  # Lead Agent 实现
│       │   ├── wrapper_client.py  # HTTP 客户端
│       │   ├── middleware.py   # 中间件链
│       │   └── agent_state.py # 状态定义
│       ├── graph.py           # LangGraph 图谱
│       ├── runs.py            # Run 管理
│       ├── worker.py          # 异步 Worker
│       └── main.py            # FastAPI 入口
├── agent-wrapper/
│   └── src/index.ts           # TypeScript Agent Wrapper
apps/
└── web/                        # Next.js 前端
```