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版本：v0.8.0

架构

DB-GPT 是一个 Python 单体仓库（monorepo），其整体运行方式围绕以 ReAct 为中心的 agent runtime 展开。 Web UI 将请求发送到应用层，ReAct Agent 在 agent runtime 循环中执行，并通过工具、技能、数据库与知识资源完成分析任务，最终将结果返回到 UI。

仓库结构​

DB-GPT/
├── packages/
│   ├── dbgpt-core/        # 核心 agent、memory、planning、RAG、模型抽象
│   ├── dbgpt-app/         # 应用服务、API 路由、场景逻辑、UI 资源托管
│   ├── dbgpt-serve/       # 服务层：knowledge、flow、agent resource、app service
│   ├── dbgpt-ext/         # 扩展能力：datasource、storage backend、RAG connector
│   ├── dbgpt-client/      # Python 客户端 SDK
│   ├── dbgpt-sandbox/     # 安全代码/工具执行的沙箱运行时
│   └── dbgpt-accelerator/ # 加速相关包
├── web/                   # Next.js Web UI
├── skills/                # 内置 skills 与可复用工作流
├── configs/               # TOML 配置文件
└── docs/                  # Docusaurus 文档站

各个 package 的职责​

Package作用
dbgpt-core核心 agent 框架、ReAct 解析/动作流、memory、planning、RAG、模型接口
dbgpt-appFastAPI 应用服务、聊天 API、运行时编排、静态 UI 托管
dbgpt-serveknowledge、datasource、flow、app、agent 等资源服务
dbgpt-ext外部连接器，例如数据库 / 存储 / RAG 集成
dbgpt-clientDB-GPT API 的客户端 SDK
dbgpt-sandbox代码与工具执行的隔离运行时
skills/打包后的领域工作流、脚本、模板和参考资源

高层架构​

工作流程​

  1. 用户通过 Web UI 或其他客户端发起请求。
  2. dbgpt-app 接收请求，并将其路由到 agent 聊天 API。
  3. 请求进入 agent_runtime 执行循环。
  4. ReAct Agent 逐步推理，并决定下一步动作。
  5. Agent 按需加载并使用外部资源：
    • 结构化数据库：用于 SQL 分析
    • 非结构化知识空间：用于检索增强
    • skills：用于复用工作流
    • 内置工具：用于执行具体任务
    • sandbox runtime：用于安全代码执行
  6. Agent 汇总观察结果，并生成最终分析输出。
  7. 结果以流式方式返回到 UI 展示给用户。

Agent runtime 模型​

runtime 是驱动 ReAct 循环的概念性执行层。 在代码层面，它通过 agent builder、resource manager、ReAct parser / action flow，以及与 UI 相连的 API streaming handler 共同实现。

关键实现锚点：

  • packages/dbgpt-core/src/dbgpt/agent/expand/react_agent.py
  • packages/dbgpt-core/src/dbgpt/agent/util/react_parser.py
  • packages/dbgpt-app/src/dbgpt_app/openapi/api_v1/agentic_data_api.py
  • web/hooks/use-react-agent-chat.ts
  • packages/dbgpt-sandbox/src/dbgpt_sandbox/sandbox/execution_layer/runtime_factory.py

Agent 会使用哪些资源​

结构化数据​

数据库和可查询的表格型数据源主要用于 SQL 分析、schema linking 和报表生成。

非结构化数据​

知识空间和文档集合为非结构化内容提供检索支持。

Skills​

内置 skills 将可复用的流程打包成可重复执行的任务单元，agent 可以在会话中按需加载和执行。

内置工具​

工具包括 SQL 执行、shell / 代码执行、HTML 渲染、搜索，以及其他通过 resource manager 注册的任务型操作。

结果如何交付给用户​

最终输出路径是面向用户的：

ReAct Agent → agent_runtime → streamed result → Web UI

这种架构非常适合交互式数据分析、报表生成以及借助工具完成的复杂推理任务。