agentfield

像管微服务一样管 AI 代理,一键部署自动扩容

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 434 🐛 待处理 27 👀 关注 15
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2649
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。

项目预览

agentfield 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队Agent-Field
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Go
技术栈/模型agent,agent-auth,agent-authentication,agent-indentity,agent-scaling,agentic-ai,ai,ai-backend,aiagent,anthropic,cloud-native,genai,go,kubernetes,llm,multiagent,multiagent-systems,python,rag,typescript
GitHub 星标★ 2649
上线时间2025-11-05 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积297.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

agentfield 是一个用 Go 语言构建的 AI 代理编排平台,旨在将 AI 代理像 API 和微服务一样进行构建、运行和扩展。它解决了 AI 代理从原型到生产环境落地时面临的部署、编排和扩展难题,提供了一套完整的生命周期管理能力。核心能力包括:支持将代理定义为可复用的服务单元,通过标准接口进行调用;内置运行时环境,支持多种代理框架和模型;提供自动扩缩容、负载均衡和监控功能,确保代理服务的高可用性;同时支持多代理协作,通过事件驱动或消息队列实现代理间的通信与编排。项目采用 Go 语言开发,性能出色,部署简单,适合需要将 AI 能力集成到现有微服务架构中的团队。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2649

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:Docker 4 步

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
  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()
  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

关键配置

配置项必填说明示例
node_id是代理在控制平面中的唯一节点标识,用于路由调用claims-processor
version否代理版本号,支撑金丝雀发布、AB 测试与灰度回滚2.1.0
ai_config.model是代理调用大模型时使用的模型标识anthropic/claude-sonnet-4-20250514
8080:8080是docker run 的端口映射,控制平面对外暴露端口-p 8080:8080

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

Q:需要自己搭消息队列或 broker 吗?

A:不需要。README 明确说明无 broker、无需配置队列、无超时,控制平面统一处理 fan-out、排队与重试。

Q:可以用哪些语言写代理?

A:官方提供 Python、Go、TypeScript 三种 SDK,另有 REST API,可用任意语言按标准接口调用代理。

Q:怎么做金丝雀发布和 AB 测试?

A:用 version 字段区分版本,控制平面支持 5%→50%→100% 流量权重路由、50/50 分流和蓝绿切换,可用 X-Routed-Version 头观察路由版本。

Q:生产环境怎么部署?

A:README 指向官方部署指南(含 Docker Compose 与生产配置),仓库内还提供 docs/deploying-on-kubernetes.md 的 Kubernetes 部署说明。

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。

核心亮点

  • 提供类微服务的代理管理模型,降低 AI 应用运维复杂度
  • 基于 Go 实现,部署为单一二进制,资源占用低且启动快
  • 内置自动扩缩容与负载均衡,适应生产环境流量波动

不足之处

  • 项目较新,生态和文档尚在完善中
  • 与主流代理框架(如 LangChain)的集成深度待验证

适用场景

  • 将多个 AI 代理作为独立服务集成到微服务架构中
  • 需要弹性伸缩的 AI 客服或内容生成服务
  • 多代理协作完成复杂任务的自动化工作流

替代项目

LangGraph、CrewAI、AutoGen

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