tRPC-Agent-Go

一个强大的 Go 框架，用于构建智能体系统，它将改变您创建 AI 应用的方式。以前所未有的便捷性，构建能够思考、记忆、协作并采取行动的自主智能体。

为什么选择 tRPC-Agent-Go？

智能推理：先进的层级规划器与多智能体编排
丰富的工具生态：与外部 API、数据库和服务的无缝集成
持久化记忆：长期状态管理与情境感知
多智能体协作：链式、并行及基于图的智能体工作流
GraphAgent：支持多条件路由的类型安全图工作流，功能上等同于 Go 语言版的 LangGraph
智能体技能 (Agent Skills)：可复用的 SKILL.md 工作流，支持安全执行
制品 (Artifacts)：为智能体和工具生成的产出物提供版本化存储
Prompt Caching：自动化的成本优化，缓存内容可节省 90% 的成本
评估与基准测试：提供评估集与指标，用于长期衡量质量
UI 与服务集成：支持 AG-UI (Agent-User Interaction) 以及智能体间 (A2A) 的互操作性
生产就绪：内置遥测、链路追踪和企业级可靠性
高性能：针对可扩展性和低延迟进行了深度优化

应用场景

非常适合构建：

客户支持机器人 - 能够理解上下文并解决复杂查询的智能体
数据分析助手 - 能够查询数据库、生成报告并提供洞察的智能体
DevOps 自动化 - 智能部署、监控及故障响应系统
业务流程自动化 - 具备人机协作能力的多步骤工作流
研究与知识管理 - 基于 RAG 的文档分析与问答智能体

核心特性

多智能体编排

// Chain agents for complex workflows
pipeline := chainagent.New("pipeline",
    chainagent.WithSubAgents([]agent.Agent{
        analyzer, processor, reporter,
    }))

// Or run them in parallel
parallel := parallelagent.New("concurrent",
    parallelagent.WithSubAgents(tasks))

高级记忆系统

// Persistent memory with search
memory := memorysvc.NewInMemoryService()
agent := llmagent.New("assistant",
    llmagent.WithTools(memory.Tools()),
    llmagent.WithModel(model))

// Memory service managed at runner level
runner := runner.NewRunner("app", agent,
    runner.WithMemoryService(memory))

// Agents remember context across sessions

丰富的工具集成

// Any function becomes a tool
calculator := function.NewFunctionTool(
    calculate,
    function.WithName("calculator"),
    function.WithDescription("Math operations"))

// MCP protocol support
mcpTool := mcptool.New(serverConn)

生产环境可观测性

// Start Langfuse integration
clean, _ := langfuse.Start(ctx)
defer clean(ctx)

runner := runner.NewRunner("app", agent)
// Run with Langfuse attributes
events, _ := runner.Run(ctx, "user-1", "session-1", 
    model.NewUserMessage("Hello"),
    agent.WithSpanAttributes(
        attribute.String("langfuse.user.id", "user-1"),
        attribute.String("langfuse.session.id", "session-1"),
    ))

智能体技能 (Agent Skills)

// Skills are folders with a SKILL.md spec.
repo, _ := skill.NewFSRepository("./skills")

// Let the agent load and run skills on demand.
tools := []tool.Tool{
    skilltool.NewLoadTool(repo),
    skilltool.NewRunTool(repo, localexec.New()),
}

NewFSRepository 同时接受 HTTP(S) URL（例如 .zip 或 .tar.gz 压缩包）。有效负载会被下载并缓存在本地（可通过设置 SKILLS_CACHE_DIR 来修改缓存位置）。

NewFSRepository 也支持多个根目录，这对于合并共享技能和用户私有技能非常有用。在长生命周期的进程中，请在安装、删除或重命名技能后调用 repo.Refresh()，以便下一次运行能看到更新后的内容。

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