Agent File (.af)：有状态 Agent 的开放文件格式

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Agent File (.af) 是一种用于序列化有状态 AI Agent的开放标准文件格式。Agent File 最初为 Letta 框架设计，提供了一种便携的方式来共享具有持久化记忆和行为的 Agent。

Agent File 封装了有状态 Agent 的所有组件：系统提示词（system prompts）、可编辑记忆（个性设置和用户信息）、工具配置（代码和 schema）以及 LLM 设置。通过将这些元素标准化为单一格式，Agent File 实现了兼容框架之间的无缝传输，同时也便于对 Agent 状态进行检查点备份和版本控制。

浏览 Agent

此目录下的每个 Agent 都经过了特定用途的训练和调优。你可以按照以下结构探索它们：

agents/
└── @{owner}/
    └── {agent-name}/
        ├── {agent-name}.af    # Agent 文件
        └── {agent-name}.webp  # 头像图片

精选 Agent

Agent	作者	描述
Loop	@letta-ai	专注于记忆的 ChatGPT 替代方案。直接、干练，记住一切。

部署 Agent

你可以使用 ADE、REST API 或 SDK 将任何 Agent 文件部署到你自己的 Letta 服务器上。

使用 Agent 开发环境 (ADE)

1. 从本仓库下载 .af 文件
2. 打开 Letta ADE
3. 点击“Import Agent”（导入 Agent）并选择该文件

使用 Python SDK

# 安装 SDK: `pip install letta-client>=1.0.0`
from letta_client import Letta

# 假设 Letta 服务器运行在 http://localhost:8283
client = Letta(base_url="http://localhost:8283")

# 从任意路径导入你的 .af 文件
agent_state = client.agents.import_file(file=open("/path/to/agent/file.af", "rb"))

print(f"Imported agent: {agent_state.id}")

使用 TypeScript SDK

// 安装 SDK: `npm install @letta-ai/letta-client@^1.0.0`
import { LettaClient } from '@letta-ai/letta-client'
import { readFileSync } from 'fs';
import { Blob } from 'buffer';

// 假设 Letta 服务器运行在 http://localhost:8283
const client = new LettaClient({ baseUrl: "http://localhost:8283" });

// 从任意路径导入你的 .af 文件
const file = new Blob([readFileSync('/path/to/agent/file.af')])
const agentState = await client.agents.importFile(file, {})

console.log(`Imported agent: ${agentState.id}`);

使用 cURL

# 假设 Letta 服务器运行在 http://localhost:8283
curl -X POST "http://localhost:8283/v1/agents/import" -F "file=/path/to/agent/file.af"

贡献 Agent

你有训练过并想要分享的 Agent 吗？我们非常欢迎将其收录。

快速开始

1. Fork 本仓库

2. 创建你的 Agent 目录：

   agents/@{your-github-handle}/{agent-name}/
   

3. 导出你的 Agent：在 Letta 中使用 ADE 或通过 API 导出（参见下方 导出 Agent）

4. 添加必要文件：

   • {agent-name}.af — 你导出的 Agent 文件
   • {agent-name}.webp — 正方形头像图片

5. 提交 Pull Request

详细指南请查看 agents/CONTRIBUTING.md。

导出 Agent

你可以通过在 ADE 中选择“Export Agent”来导出自己的 .af 文件进行分享（或贡献）：

cURL

# 假设 Letta 服务器运行在 http://localhost:8283
curl -X GET http://localhost:8283/v1/agents/{AGENT_ID}/export

Node.js (TypeScript)

// 安装 SDK: `npm install @letta-ai/letta-client@^1.0.0`
import { LettaClient } from '@letta-ai/letta-client'

// 假设 Letta 服务器运行在 http://localhost:8283
const client = new LettaClient({ baseUrl: "http://localhost:8283" });

// 将你的 Agent 导出为序列化的 schema 对象（你可以将其写入文件）
const schema = await client.agents.exportFile("");

Python

# 安装 SDK: `pip install letta-client>=1.0.0`
from letta_client import Letta

# 假设 Letta 服务器运行在 http://localhost:8283
client = Letta(base_url="http://localhost:8283")

# 将你的 Agent 导出为序列化的 schema 对象（你可以将其写入文件）
schema = client.agents.export_file(agent_id="")

常见问题 (FAQ)

为什么选择 Agent File？

AI 生态系统正在经历 Agent 开发的快速增长，每个框架都实现了自己的存储方式。