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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1908
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。
环境要求
- 已安装 Elixir 与 Erlang/OTP 环境(需 mix 构建工具)
- 可访问 Hex.pm 拉取依赖
- 项目使用 Mix 构建(mix.exs 管理依赖)
安装与启动步骤
-
1准备 Elixir 项目
Jido 是 Elixir 库,需先有可编译的 Mix 工程。README 未给出创建工程的命令,可用现成项目或自行初始化。
-
2添加 jido 依赖
在项目 mix.exs 的 deps 列表中加入 jido,版本约束为 ~> 2.0(Hex.pm 上的正式包)。
def deps do [ {:jido, "~> 2.0"} ] end -
3安装依赖
执行 Mix 标准依赖拉取,从 Hex.pm 下载并编译 jido 及其依赖。
mix deps.get -
4定义 Jido 实例
README 要求定义一个 Jido 实例模块,并把它加入应用的监督树,用于承载 AgentServer 与信号路由。具体代码块在 README 中被截断,完整写法见官网。
-
5定义智能体模块
使用 use Jido.Agent 声明名称、描述与 schema。agent 是不可变数据结构,状态字段通过 schema 定义默认值。
defmodule MyAgent do use Jido.Agent, name: "my_agent", description: "My custom agent", schema: [ count: [type: :integer, default: 0] ] end -
6调用 cmd/2 与查看
用 MyAgent.cmd(agent, action) 处理动作,返回新的 agent 与 directives;再用实例的 list_agents() 列出运行中的智能体。
{agent, directives} = MyAgent.cmd(agent, action) agents = MyApp.Jido.list_agents() -
7运行测试验证
在项目根目录执行测试套件,确认依赖、编译与运行时均正常。
mix test
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
:jido 依赖 | 是 | 在 mix.exs 中声明 Jido 框架依赖及版本 | {:jido, "~> 2.0"} |
name | 是 | 智能体名称,在 use Jido.Agent 时声明 | "my_agent" |
description | 否 | 智能体描述文本 | "My custom agent" |
schema | 否 | 智能体状态字段及类型、默认值定义 | [count: [type: :integer, default: 0]] |
如何确认成功
在项目根目录执行 mix test 并全部通过,说明依赖安装与编译运行正常;运行时可用 MyApp.Jido.list_agents() 看到已启动的智能体。
常见问题
Q:如何安装 Jido?
A:Jido 发布在 Hex.pm,在 mix.exs 的 deps 中加入 {:jido, "~> 2.0"},再执行 mix deps.get 即可。演示与示例见 jido.run。
Q:如何创建一个智能体?
A:用 defmodule 配合 use Jido.Agent 声明 name、description 和 schema,然后通过 MyAgent.cmd(agent, action) 处理动作并拿到新的 agent 与 directives。
Q:生产环境怎么运行智能体?
A:使用基于 GenServer 的 AgentServer 进行生产部署,支持父子智能体层级与生命周期管理、可配置的信号路由策略,以及实例级监督与逻辑分区。
Q:必须接入大模型吗?
A:不必须。AI 是可选项,核心包只提供智能体架构与运行时,需要模型集成时再引入 jido_ai 等配套包。
注意事项
- README 的 Quick Start 与监督树代码块被截断,完整可运行示例请参考 jido.run 与 hexdocs.pm/jido 上的 API 文档。
- AI 能力不在核心包内,如需模型调用要额外引入 jido_ai 等配套包。
- 多租户场景可结合实例级监督与逻辑分区使用,生产环境建议使用 AgentServer 而非直接跑裸 Agent。
核心亮点
- 基于 BEAM 虚拟机,天然支持高并发、分布式和容错,适合大规模智能体部署
- 事件驱动架构,支持动态工作流编排,智能体行为可实时调整
- 与 Elixir/OTP 生态深度集成,复用成熟库,开发效率高
不足之处
- Elixir 社区规模相对较小,学习资料和第三方集成不如 Python/JS 丰富
- 文档和示例尚在完善中,新手上手门槛较高
适用场景
- 构建分布式自动化运维系统,实现故障自愈和资源调度
- 开发实时数据处理流水线,智能体按事件触发动态处理
- 实现复杂业务规则引擎,支持多智能体协作决策
替代项目
LangChain、AutoGen、CrewAI
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