AI Agent 工程平台

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VoltAgent 是一个端到端的 AI Agent 工程平台，由两部分组成：

• 开源 TypeScript 框架 —— 支持记忆、RAG、护栏 (Guardrails)、工具、MCP、语音、工作流等功能。
• VoltOps 控制台 Cloud Self-Hosted —— 提供可观测性、自动化、部署、评估 (Evals)、护栏管理、提示词管理等。

通过完全的代码控制构建 Agent，并以生产级的可见性和运维能力交付它们。

核心 TypeScript 框架

借助该开源框架，你可以构建具备记忆、工具调用和多步工作流的智能 Agent，并连接到任何 AI 服务商。通过监督者（Supervisor）的协调，创建复杂的、多 Agent 协作的系统。

• 核心运行时 (@voltagent/core)：在一个地方定义具有类型化角色、工具、记忆和模型提供者的 Agent，保持代码整洁。
• 工作流引擎：以声明式方式描述多步自动化，无需编写复杂的控制流逻辑。
• 监督者与子 Agent：在监督者运行时下运行专门的 Agent 团队，由其负责任务调度与同步。
• 工具注册表 与 MCP：提供支持 Zod 类型定义的工具，包含生命周期钩子和取消机制，无需额外代码即可连接 Model Context Protocol 服务器。
• LLM 兼容性：通过更改配置而非重写 Agent 逻辑，即可在 OpenAI、Anthropic、Google 或其他供应商之间切换。
• 记忆 (Memory)：挂载持久化记忆适配器，使 Agent 能够跨会话记住关键上下文。
• 可恢复流式传输：允许客户端在刷新页面后重新连接正在进行的流，并继续接收相同的响应。
• 检索与 RAG：接入检索器 Agent，从数据源获取事实，并在模型回答前进行 RAG（检索增强生成）。
• VoltAgent 知识库：使用托管的 RAG 服务进行文档摄入、切块、向量化和搜索。
• 语音：利用 OpenAI、ElevenLabs 或自定义语音服务，添加语音转文字 (STT) 和文字转语音 (TTS) 功能。
• 护栏 (Guardrails)：在运行时拦截并验证 Agent 的输入或输出，以强制执行内容策略和安全规则。
• 评估 (Evals)：在工作流中运行 Agent 评估套件，以衡量并优化 Agent 的行为。

MCP Server (@voltagent/mcp-docs-server)

你可以使用 MCP 服务 @voltagent/mcp-docs-server 让 LLM 学习如何使用 VoltAgent，从而为 Claude、Cursor 或 Windsurf 等工具提供 AI 辅助编程支持。这使得 AI 助手在编码时能够直接访问 VoltAgent 的文档、示例和更新日志。

📖 如何设置 MCP 文档服务器

⚡ 快速开始

使用 create-voltagent-app CLI 工具在几秒钟内创建一个新的 VoltAgent 项目：

npm create voltagent-app@latest

该命令将引导你完成设置。

你可以在 src/index.ts 中看到初始代码，它注册了一个 Agent 以及一个在 src/workflows/index.ts 中定义的全面工作流示例。

import { VoltAgent, Agent, Memory } from "@voltagent/core";
import { LibSQLMemoryAdapter } from "@voltagent/libsql";
import { ... }