Přeskočit obsah

🏗️ PRODUCTION AGENTS_2 BUILD LOG

Datum: 2026-01-11 23:30 Build: Kernel Swarm + Production Agent Structure Status: 🚧 IN PROGRESS

📦 CO MÁME V LANGGRAPH (inventory)

Core Framework (13 balíčků)

langgraph                    1.0.5      Multi-agent orchestration
langgraph-swarm              0.1.0      Handoff pattern (concierge→router→verifier)
langgraph-prebuilt           1.0.5      Pre-built agents (ReAct, Tool-calling)
langgraph-checkpoint         3.0.1      State persistence (memory mezi konverzacemi)
langgraph-checkpoint-sqlite  3.0.1      SQLite backend pro memory
langgraph-checkpoint-postgres 3.0.2     PostgreSQL backend pro memory
langgraph-checkpoint-mongodb 0.3.0      MongoDB backend pro memory
langgraph-supervisor         0.0.31     Supervisor pattern (1 agent řídí N sub-agentů)
langgraph-api                0.6.17     HTTP API server
langgraph-sdk                0.3.1      Python SDK pro volání API
langgraph-cli                0.4.11     CLI nástroje
langgraph-runtime-inmem      0.20.1     In-memory runtime (pro development)
agent-service-toolkit        0.1.0      10 pre-built agentů

Klíčové schopnosti:

✅ Handoff tools - agenti si předávají kontrolu ✅ Memory - paměť mezi sessions (SQLite/PostgreSQL) ✅ Streaming - real-time výstupy ✅ Human-in-the-loop - přerušení pro user input ✅ Supervisor pattern - hierarchická orchestrace ✅ Multi-model - GPT, Claude, Groq, Mistral...

🏗️ PRODUCTION STRUCTURE: AGENTS_2/

Struktura složek:

/opt/czechai-agents/AGENTS_2/
├── 01_REALITY/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 02_BANKOVNICTVI/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 03_PRAVNIK/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 04_AUTOMATIZACE/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 05_OBECNE/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 06_FIRMY/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 07_POJISTENI/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 08_LEADY/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 09_AML/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 10_ZIVNOSTNICI/
│   ├── config.json
│   ├── agents.py
│   ├── tools/
│   └── README.md
│
├── 11_KERNEL/          ← NEJDŮLEŽITĚJŠÍ!
│   ├── kernel_swarm.py
│   ├── concierge.py
│   ├── router.py
│   ├── verifier.py
│   ├── composer.py
│   └── README.md
│
├── 12_CUSTOM_TOOLS/    ← Nové nástroje
│   └── (bude se plnit)
│
├── 13_INTEGRATIONS/    ← Integrace s externími API
│   └── (bude se plnit)
│
└── shared/
    ├── contracts.py    ← Jednotné kontrakty (JSON schema)
    ├── memory.py       ← Shared memory utils
    └── utils.py        ← Shared utilities

🧠 KERNEL SWARM - ARCHITEKTURA

Flow diagram:

User Query
    ↓
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│  KERNEL SWARM (11_KERNEL/)                      │
│                                                 │
│  1. CONCIERGE (concierge.py)                    │
│     - Analyzuje intent                          │
│     - Extrahuje parametry                       │
│     - Určí cílový formát                        │
│                                                 │
│  2. ROUTER (router.py)                          │
│     - Rozhodne které služby zavolat             │
│     - Může volat KOMBINACI služeb:              │
│       • 01_REALITY                              │
│       • 02_BANKOVNICTVI                         │
│       • 03_PRAVNIK                              │
│       • 09_AML                                  │
│       • atd...                                  │
│                                                 │
│  3. VERIFIER (verifier.py)                      │
│     - Kontrola faktů                            │
│     - Ověření evidence                          │
│     - Validace čísel                            │
│                                                 │
│  4. COMPOSER (composer.py)                      │
│     - Složení finální odpovědi                  │
│     - Formátování (Markdown/JSON/HTML)          │
│     - Přidání metadat                           │
│                                                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
    ↓
User dostane: Kompletní, ověřená, hezky formátovaná odpověď

📋 BUILD PROGRESS

✅ HOTOVO:

  • [x] Inventura LangGraph balíčků
  • [x] Návrh struktury AGENTS_2/
  • [x] Vytvoření složek na serveru (/opt/czechai-agents/AGENTS_2/)
  • [x] Implementace Kernel Swarm (kernel_swarm.py)
  • [x] Jednotné kontrakty (contracts.py)
  • [x] Kopírování 14+ pre-built agentů z Agent Service Toolkit
  • [x] Kopírování swarm examples (customer_support, research)
  • [x] Stažení LangGraph oficiálních příkladů
  • [ ] Konfigurace 10 služeb
  • [ ] README.md pro každou službu
  • [ ] API endpoint /v1/agents/swarm/kernel
  • [ ] Testy
  • [ ] Dokumentace MKDocs

🚧 PROBÍHÁ:

  • Stahování nejlepších agentů z GitHubu...
  • Integrace s Router API...

🤖 STAŽENÉ AGENTY A TOOLS

12_CUSTOM_TOOLS/agents/ (14+ souborů)

Pre-built agenti z Agent Service Toolkit: | Agent | Soubor | Popis | |-------|--------|-------| | Chatbot | chatbot.py | Základní konverzační agent | | Research Assistant | research_assistant.py | Výzkumný agent s web search | | RAG Assistant | rag_assistant.py | Retrieval-Augmented Generation | | Command Agent | command_agent.py | Executuje uživatelské příkazy | | BG Task Agent | bg_task_agent/ | Background task processing | | GitHub MCP Agent | github_mcp_agent/ | GitHub integrace přes MCP | | Knowledge Base Agent | knowledge_base_agent.py | Práce se znalostní bází | | Interrupt Agent | interrupt_agent.py | Human-in-the-loop | | Supervisor Agent | langgraph_supervisor_agent.py | Hierarchická orchestrace | | Supervisor Hierarchy | langgraph_supervisor_hierarchy_agent.py | Multi-level orchestrace | | Llama Guard | llama_guard.py | Safety & moderation agent | | Lazy Agent | lazy_agent.py | Optimalizovaný execution |

12_CUSTOM_TOOLS/swarm_examples/

Swarm patterns: - customer_support/ - Zákaznická podpora swarm - research/ - Výzkumný swarm (multi-agent research)

13_INTEGRATIONS/langgraph-example/

Oficiální LangGraph příklady: - Staženo z https://github.com/langchain-ai/langgraph-example - Obsahuje best practices a patterns

📊 FINÁLNÍ STATISTIKY AGENTS_2

Metrika Hodnota
Python souborů 46
Složek 121
Celková velikost 6.9 MB
Pre-built agentů 12+
Swarm patterns 2 (customer support, research)
Služeb (01-10) 10
Kernel agentů 4 (concierge, router, verifier, composer)
GitHub repozitářů 2 (langgraph-example, langchain-academy)

✅ CO JSME POSTAVILI

1. KERNEL SWARM (11_KERNEL/)

  • ✅ kernel_swarm.py - Hlavní orchestrátor
  • ✅ 4 agenti: concierge → router → verifier → composer
  • ✅ Jednotné kontrakty (AgentResult, Evidence)
  • ✅ InMemorySaver pro short-term memory
  • ✅ README.md s kompletní dokumentací

2. SHARED UTILITIES (shared/)

  • ✅ contracts.py - Pydantic modely pro všechny agenty
  • ✅ Evidence model - důkazy pro každé tvrzení
  • ✅ AgentResult model - standardní output formát
  • ✅ KernelRequest/Response - API kontrakty

3. CUSTOM TOOLS (12_CUSTOM_TOOLS/)

  • ✅ 12+ pre-built agentů z Agent Service Toolkit
  • ✅ 2 swarm patterns (customer support, research)
  • ✅ README.md s použitím každého agenta

4. INTEGRATIONS (13_INTEGRATIONS/)

  • ✅ LangGraph oficiální příklady
  • ✅ LangChain Academy tutoriály
  • ✅ Best practices a patterns

5. STRUKTURA SLUŽEB (01-10/)

  • ✅ 10 složek pro služby (Reality, Banking, AML, Právník...)
  • 🚧 README.md pro každou službu (TODO)
  • 🚧 config.json pro každou službu (TODO)
  • 🚧 agents.py implementace (TODO)

🚀 DALŠÍ KROKY

PRIORITA 1: Dokumentace služeb (01-10)

  • Vytvořit README.md pro každou službu
  • Definovat config.json (model, temperature, tools)
  • Napsat agents.py s konkrétní implementací

PRIORITA 2: Router API integrace

  • Vytvořit endpoint /v1/agents/swarm/kernel
  • Nahrát kernel_swarm.py do router-api
  • Test kompletního flow

PRIORITA 3: Testování

  • Unit testy pro každého agenta
  • Integration testy pro swarmy
  • End-to-end test přes API

PRIORITA 4: MKDocs dokumentace

  • Přidat AGENTS_2 do /opt/czechai-docs/
  • Vytvořit landing page pro agenty
  • Dokumentovat každý swarm pattern

🏆 STATUS: KERNEL SWARM KOMPLETNÍ + 12+ NEJLEPŠÍCH AGENTŮ STAŽENO Datum dokončení: 2026-01-12 00:30 Čas buildu: ~50 minut Velikost: 6.9 MB (46 Python souborů, 121 složek)

Build log dokončen.