rig

用 Rust 快速搭建可靠、可扩展的 LLM 应用

rig 是一个用 Rust 构建模块化、可扩展 LLM 应用的框架，旨在解决 Rust 生态中缺乏成熟 LLM 开发工具的问题。它提供统一的接口来接入多种主流大模型（如 OpenAI、Cohere、Azure 等），支持 Agent 构建、RAG（检索增强生成）、工具调用和流式响应等核心能力。通过清晰的抽象层和组合式设计，开发者可以像搭积木一样灵活组装 LLM 工作流，同时享受 Rust 带来的高性能和内存安全。项目强调生产级可靠性，适合对延迟和资源占用敏感的场景。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 8699

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队0xPlaygrounds

所属国家

官网地址https://rig.rs

GitHubhttps://github.com/0xPlaygrounds/rig

定价模式free

价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Rust

技术栈/模型agent,ai,artificial-intelligence,automation,generative-ai,large-language-model,llm,llmops,rust,scalable-ai

GitHub 星标★ 8699

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-06-05 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

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使用教程

难度：进阶约 10 分钟部署方式：库/依赖 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

已安装 Rust 工具链（rustc 与 cargo）
网络可访问 crates.io 以拉取依赖
如需接入云端大模型，需准备对应厂商（如 OpenAI、Cohere、Azure）的 API Key

安装与启动步骤

1安装 Rust 工具链

rig 是 Rust 库，先确保本机有 cargo 与 rustc；已安装可跳过此步。
```
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh
```
2创建 Cargo 项目

新建一个 Rust 二进制项目作为练习工程，目录名可自行修改。
```
cargo new my-rig-app
```
3添加 rig 依赖

进入项目目录后把 rig 门面加入依赖，根 rig 已重新导出 rig-core 与 rig-agent。
```
cd my-rig-app
cargo add rig
```
4查阅官方文档

README 未给示例代码，按需翻阅官网文档与 API 参考了解用法。
5编译验证

编译工程确认依赖解析成功，无错误即说明环境与依赖就绪。
```
cargo build
```

如何确认成功

执行 cargo build 无报错，并在代码中能正常 use rig:: 引入相关模块，即表示依赖安装成功。

常见问题

Q：rig-core 和 rig-agent 有什么区别？

A：rig-core 提供与厂商无关的消息、补全模型、工具、记忆与向量存储契约；rig-agent 提供构建器、流式与提示 trait、工具调用及 AgentRun 状态机，且默认启用。

Q：可以只依赖 rig 一个 crate 吗？

A：可以。README 说明根 rig 门面会把两者重新导出到熟悉的路径，因此多数代码只需依赖 rig。

Q：README 里为什么没有安装命令和示例？

A：节选内容主要介绍运行时模块划分，安装与用法需查看官网文档 rig.rs/docs 和 docs.rs 上的 API Reference。

注意事项

README 节选未给出具体安装命令，上述步骤为基于 Rust 库项目的通用准备动作，非 README 原文。
rig 是可被引用的库/依赖，不是独立服务，没有端口和后台启动命令。
版本与最新 API 以 crates.io/crates/rig 和 docs.rs/rig 页面为准。

核心亮点

统一抽象层，轻松切换多家 LLM 提供商，避免供应商锁定
基于 Rust 原生性能，内存安全且低延迟，适合高并发生产环境
内置 Agent 和 RAG 支持，开箱即用，减少重复造轮子

不足之处

生态相对年轻，第三方集成和社区资源不如 Python 丰富
学习曲线较陡，需要熟悉 Rust 语言和异步编程模型

适用场景

构建高性能、低延迟的 LLM 推理服务
开发需要多模型切换或混合调用的复杂 Agent 系统
在资源受限或对稳定性要求高的边缘/嵌入式场景部署 LLM 功能

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Haystack

项目介绍

rig 是开发框架领域的开源项目，由 0xPlaygrounds 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（8,699）位列前 6%，在开发框架分类的 795 个项目里位列前 7%。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 8,221 增加到 8,699，净增 478。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：构建高性能、低延迟的LLM推理服务。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack。

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