本文介绍了一种名为“项目文档自动化生成器”的智能体，它利用Memory、Excel和GitHub等工具，实现项目文档的自动化生成与更新，减轻开发团队在文档维护上的负担。该智能体能从GitHub获取代码信息，从Excel读取项目数据，并结合预定义的文档模板和生成规则，自动生成包括代码文档、架构设计文档和用户手册等多种文档，从而提升文档质量和开发效率。文章还探讨了智能体的创作构思、功能设计、技术选型、环境部署、以及未来改进方向。

💡 该智能体通过结合Memory（知识图谱记忆）、Excel和GitHub，实现项目文档的自动化生成，减轻开发团队负担。

💻 智能体核心功能包括：从GitHub获取代码结构和提交记录、从Excel读取项目数据、基于知识图谱记忆的文档模板和生成规则、以及自动化文档生成与更新。

🛠️ 技术选型方面，Memory用于存储文档模板和生成规则，Excel用于存储项目数据，GitHub用于获取代码信息。

⚙️ 部署环境包括硬件（CPU、内存、存储）、软件（操作系统、Python及相关库、Neo4j数据库、GitHub访问权限）以及详细的配置步骤。

📈 智能体在实际应用中也暴露出一些可以进一步改进的地方，例如：文档模板和生成规则的细化定制，性能优化，以及更友好的用户界面。

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一、Agent 简介

在软件开发领域，项目文档的编写和维护一直是开发团队面临的挑战之一。项目文档自动化生成器智能体应运而生，旨在通过自动化的方式减轻开发团队在文档工作上的负担。该智能体结合了 Memory（知识图谱记忆）、Excel 和 GitHub 等工具，能够基于知识图谱记忆存储项目文档模板和生成规则，同时从 GitHub 获取项目代码结构、提交记录等信息，从 Excel 读取项目相关数据（如需求文档、测试用例等），从而自动生成项目文档，包括代码文档、架构设计文档、用户手册等。通过这种方式，开发团队可以确保文档的及时更新和一致性，将更多精力投入到核心代码开发和功能实现上。

二、Agent 创作构思

（一）项目背景与需求分析

在众多软件开发项目中，项目文档的编写往往容易被忽视或滞后。随着项目规模的扩大和复杂度的增加，手动维护文档不仅耗时耗力，而且容易出现文档与实际代码或项目进展不同步的情况。开发团队迫切需要一种能够自动、准确生成项目文档的工具，以提高工作效率和文档质量。

基于此，我构思了一种项目文档自动化生成器智能体。它能够整合项目中的各类信息来源，包括代码仓库（GitHub）、项目管理数据（Excel）以及预先定义的文档模板和生成规则（存储于知识图谱记忆中），实现文档的自动化生成和更新。

（二）功能设计

智能体的核心功能包括：

从 GitHub 获取项目代码结构和提交记录：通过 GitHub API，智能体可以访问项目的代码仓库，获取文件目录结构、代码文件内容、提交历史等信息。这些信息将用于生成代码文档，展示项目的代码组织和开发过程。从 Excel 读取项目相关数据：Excel 文件通常存储了项目的需求文档、测试用例、项目计划等重要信息。智能体能够读取这些数据，并将其融入到项目文档中，如在用户手册中引用需求文档的内容，在测试报告中包含测试用例的执行情况。基于知识图谱记忆的文档模板和生成规则：利用知识图谱记忆存储不同类型的项目文档模板（如代码文档模板、架构设计文档模板、用户手册模板等）以及相应的生成规则。这些模板定义了文档的结构、内容格式和样式，生成规则则规定了如何根据项目数据填充模板。自动化文档生成与更新：根据预定义的模板和规则，结合从 GitHub 和 Excel 获取的数据，智能体自动生成项目文档。并且，当项目数据发生变化时（如代码更新、需求变更），智能体能够自动检测并更新相关文档，确保文档的及时性和一致性。

（三）技术选型

Memory（知识图谱记忆）：用于存储项目文档模板和生成规则，提供快速的数据检索和关联能力，支持智能体对文档生成逻辑的灵活应用。Excel：作为项目数据的常见存储格式，便于开发团队记录和管理需求文档、测试用例等信息。智能体通过读取 Excel 文件，获取结构化的项目数据。GitHub：作为主流的代码托管平台，提供了丰富的 API 接口，方便智能体获取项目代码结构和提交记录等信息。

三、环境部署

（一）硬件环境

确保部署机器具备以下硬件配置：

CPU：至少 i5 或同级别处理器内存：8GB 及以上存储：足够存储项目数据、文档模板和生成的文档（建议 500GB 及以上）

（二）软件环境

操作系统：Windows 10/11 或 macOSPython 及相关库：

安装 Python 3.7 及以上版本使用 pip 安装以下库：

pip install requests  # 用于与 GitHub API 交互pip install openpyxl  # 用于读取 Excel 文件pip install neo4j  # 用于与知识图谱记忆（Neo4j 数据库）交互

Neo4j 数据库：

下载并安装 Neo4j 社区版（适用于知识图谱记忆存储）启动 Neo4j 数据库，并记录下数据库的连接地址、用户名和密码

GitHub 访问权限：

确保机器能够访问 GitHub API（检查网络连接和防火墙设置）生成一个 GitHub 个人访问令牌（Personal Access Token），用于授权智能体访问项目代码仓库

（三）环境配置步骤

安装 Python 和相关库

下载 Python 安装包并安装（Python 官方网站）打开命令行工具（如 Windows 的 CMD 或 macOS 的 Terminal），运行以下命令安装所需库：

pip install requests openpyxl neo4j

安装和配置 Neo4j

访问 Neo4j 下载页面，根据操作系统选择相应的安装包并安装启动 Neo4j 数据库：
Windows：通过Neo4j Desktop 启动数据库macOS：使用终端命令启动（brew services start neo4j）
打开 Neo4j 浏览器（通常地址为 http://localhost:7474），使用默认用户名和密码（neo4j/neo4j）登录，并按照提示修改密码

获取 GitHub 个人访问令牌

登录 GitHub进入个人账户设置 -> 开发者设置 -> 个人访问令牌生成一个新的令牌，并勾选所需的权限范围（如 repo 权限，用于访问代码仓库）复制生成的令牌并妥善保存

四、添加 MCP 与创建智能体

（一）安装 MCP（自定义或一键配置）

（二）创建项目文档自动化生成器智能体

编写智能体名称与提示词

添加工具

五、效果展示

六、总结与展望

项目文档自动化生成器智能体的部署为开发团队带来了显著的效率提升和文档质量改善。它成功地整合了 Memory、Excel 和 GitHub 等工具的优势，实现了项目文档的自动化生成和更新，确保了文档的及时性和一致性。

然而，智能体在实际应用中也暴露出一些可以进一步改进的地方。例如：

对于一些复杂的项目，文档模板和生成规则可能需要进一步细化和定制，以适应不同的项目特点和文档要求。在处理大规模代码仓库和大量 Excel 数据时，智能体的性能可以进一步优化，以加快文档生成速度。智能体的用户界面可以更加友好和直观，方便开发团队进行配置和操作。

未来，我计划在以下几个方面对智能体进行改进和扩展：

增强模板定制能力：提供更丰富的文档模板和更灵活的模板编辑功能，满足不同项目的多样化需求。提升性能优化：优化与 GitHub 和 Excel 的数据交互逻辑，采用更高效的数据处理算法，提高智能体在大规模项目中的性能表现。完善用户界面：设计更加简洁、易用的用户界面，提供可视化的配置和操作流程，降低使用门槛。支持更多工具和格式：除了现有的 Memory、Excel 和 GitHub，计划支持更多的项目管理工具（如 Jira）和文档格式（如 PDF、HTML），进一步扩展智能体的应用范围。

通过这些改进措施，我期望项目文档自动化生成器智能体能够在未来的软件开发项目中发挥更大的作用，为广大开发团队提供更加高效、便捷的文档支持。