TaskMaster Agent

基于 DeepSeek API 的智能任务规划与执行 Agent，支持任务分解、工具调用、记忆管理和智能推理。

功能特性

• 任务分解 — 将复杂任务拆解为可执行的子步骤
• 工具调用 — 内置计算器、文件读写、目录浏览、时间查询等工具
• 记忆系统 — 短期记忆（对话历史）+ 长期记忆（重要信息持久化）
• 智能推理 — 基于 LLM 的自主决策与规划
• 多模式运行 — 交互式对话 / 直接任务执行 / 演示模式

技术栈

技术	说明
Python 3.10+	主语言
OpenAI SDK	LLM 接口调用
DeepSeek API	默认后端模型
python-dotenv	环境变量管理

项目结构

taskmaster-agent/
├── main.py              # 主入口文件
├── core/
│   └── agent.py         # 核心 Agent 实现
├── tools/
│   └── __init__.py      # 工具注册中心（计算器、文件、时间等）
├── memory/
│   └── __init__.py      # 记忆系统（短期 + 长期记忆）
├── .env.example         # 环境变量模板
├── requirements.txt     # Python 依赖
└── README.md

快速开始

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置 API Key

cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入你的 DeepSeek API Key

3. 运行

# 交互式对话
python main.py

# 直接执行任务
python main.py --task "帮我计算 (23 + 45) * 2 - 10"

# 运行演示
python main.py --demo

内置工具

工具	说明
calculator	数学计算，支持基本运算和数学函数
get_current_time	获取当前日期和时间
read_file	读取文件内容
write_file	写入内容到文件
list_directory	列出目录中的文件和子目录
search_web	网络搜索（模拟）
generate_random_number	生成指定范围的随机数

交互命令

命令	说明
quit / exit	退出程序
clear	清屏
memory	查看记忆摘要
plan <任务>	为任务生成执行计划