agentfield

环境要求

• 已安装 Docker，用于运行 AgentField 控制平面容器
• 本地 8080 端口未被占用（容器映射到 8080）
• 具备 Python / Go / TypeScript 中任一语言环境，用于编写代理逻辑
• 可访问的 LLM 模型凭证（README 示例使用 anthropic/claude-sonnet-4-20250514）

安装与启动步骤

1. 1启动控制平面

   用官方镜像启动 AgentField 控制平面容器，将容器 8080 端口映射到本机 8080，负责路由、排队与重试。

   docker run -p 8080:8080 agentfield/control-plane:latest

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2. 2编写代理代码

   用 Python SDK 定义 Agent（node_id、version、ai_config），并用 @app.reasoner 装饰器把函数注册为可调用代理。

   from agentfield import Agent, AIConfig
   from pydantic import BaseModel
   
   app = Agent(
       node_id="claims-processor",
       version="2.1.0",
       ai_config=AIConfig(model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514"),
   )
   
   class Decision(BaseModel):
       action: str
       confidence: float
       reasoning: str
   
   @app.reasoner(tags=["insurance", "critical"])
   async def evaluate_claim(claim: dict) -> dict:
       decision = await app.ai(
           system="Insurance claims adjuster. Evaluate and decide.",
           user=f"Claim #{claim['id']}: {claim['description']}",
           schema=Decision,
       )
       return decision.model_dump()

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3. 3启动代理服务

   在代码末尾调用 app.run()，SDK 会把每个函数自动暴露成 REST 端点并注册到控制平面，无需自建 broker 或队列。

4. 4检查容器状态

   另开终端查看容器是否在运行，确认控制平面已就绪；若未启动需检查 8080 端口占用情况。

   docker ps

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关键配置

如何确认成功

执行 docker ps 看到 agentfield/control-plane 容器为运行状态，本机 8080 端口可访问，即控制平面启动成功。

常见问题

注意事项

• README 未给出 Python/Go/TypeScript SDK 的安装命令，实际安装方式需查阅官网对应 SDK 文档。
• README 中的官网链接均带 UTM 参数，访问时请使用官方文档地址而非直链。
• 代理逻辑通过 app.call() 调用其他代理或自身，可把递归变成分布式 fan-out，配合 asyncio.gather() 并行执行各分支。