miniagent

几十行代码跑通 ReAct,让 LLM 自己调工具干活

开源 free 开发框架
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GitHub 星标 ★ 192
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目预览

项目数据

分类开发框架
开发团队Jacob-liu1996
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent,ai,automation,framework,intelligent-agent,llm,openai,python,tools
GitHub 星标★ 192
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-08-15 00:00:00
代码更新—
仓库体积—
本站数据更新—
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2026-10-13
浏览次数0

项目介绍

miniagent 是一个用 Python 编写的轻量级智能体(Agent)开发框架,核心目标是完整实现 ReAct(推理+行动)模式,让大语言模型能够自主决定何时调用工具、如何根据工具返回结果继续推理,最终完成复杂任务。它解决的是开发者从零搭建 Agent 循环时重复造轮子的问题:把「思考—调用工具—观察结果—再思考」这一套流程封装成可复用的框架,同时保持代码量小、依赖少、易于阅读和二次修改。框架内置对 OpenAI 等 LLM 的接入,提供工具注册与调用机制,适合用来学习 Agent 原理、快速验证想法,或作为轻量项目的基础骨架。相比动辄数千行的大型 Agent 框架,miniagent 更强调可读性和可改造性,开发者可以清楚看到每一步推理与工具调用的流转过程,便于调试和定制自己的智能体行为。

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技术标签

使用教程

—

核心亮点

  • 完整实现 ReAct 推理-行动循环,代码结构清晰易读
  • 轻量、依赖少,适合作为学习 Agent 原理的入门范本
  • 工具注册与调用机制简单直接,便于快速接入自定义工具

不足之处

  • 项目处于早期,功能与生态相对单薄
  • 文档和示例可能不够完善,复杂场景需自行扩展

适用场景

  • 学习 ReAct 与 Agent 工作原理的教学与练手
  • 快速搭建可调用外部工具的 LLM 原型验证
  • 作为轻量项目的基础骨架进行二次开发

替代项目

LangChain、AutoGPT

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