agency

用 Go 语言快速构建你的 AI 智能体应用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 37 🐛 待处理 6 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 516
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

项目预览

agency 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队neurocult
GitHubhttps://github.com/neurocult/agency
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源库，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
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MIT
主要语言Go
技术栈/模型agents,ai,artificial-general-intelligence,artificial-intelligence,artificial-neural-networks,autonomous-agents,chatgpt,generative-ai,go,golang,gpt,language-models,llm,llmops,machine-learning,neural-network,nlp,openai,rag,vector-database
GitHub 星标★ 516
上线时间2023-11-13 00:00:00
代码更新2025-01-08
仓库体积987 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

agency 是一个面向 Go 开发者的智能体（Agent）开发库，旨在通过简洁、高效且符合 Go 语言惯例的方式，帮助开发者探索大语言模型（LLM）及其他生成式 AI 的潜力。它解决了在 Go 生态中缺乏成熟、易用的 AI 智能体框架的问题，提供了构建自主代理所需的核心组件，如模型调用、工具集成、任务编排等。其核心能力包括：对多种 LLM 提供商的统一抽象接口，简化模型切换；支持定义和调用外部工具，使智能体能够执行具体操作；提供可组合的智能体流程，便于构建复杂的自动化任务。项目处于早期阶段，但设计理念清晰，代码风格注重 Go 惯例，适合希望使用 Go 构建 AI 应用的开发者快速上手和二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 516

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 40 分钟 部署方式：本地构建 5 步

环境要求

  • Go 1.21+
  • 模型端点

安装与启动步骤

  1. 1备 Go 环境

    它是 Go 库，按模块引入。

    go version

  2. 2引入依赖

    在工程里加这个模块。

  3. 3跑一个最小对话

    先做单轮调用，确认能连上模型。

  4. 4接工具调用

    工具定义走 Go 的结构体，写得比 JSON 直观。

  5. 5看并发与流式

    Go 的优势在这两块，重点测。

如何确认成功

用 Go 写一个带工具调用与流式输出的最小程序，能正常运行且并发多个请求不串数据

注意事项

  • 它是 Go 语言的模型应用库，接口按 Go 的习惯设计而不是照搬 Python。
  • 工具定义用结构体，比手写 JSON 清晰。
  • 并发与流式是它相对其他语言实现的实际优势。
  • 生态较小，复杂编排可能还要自己补。

核心亮点

  • 提供 Go 语言原生的 LLM 抽象层，降低接入多家模型厂商的复杂度
  • 内置工具调用机制，方便智能体与外部 API 或函数交互
  • 代码结构清晰，遵循 Go 惯例，易于理解和扩展

不足之处

  • 项目处于早期阶段，功能覆盖和稳定性有待验证
  • 文档和示例相对有限，社区生态尚未成熟

适用场景

  • 在 Go 服务中集成聊天机器人或智能问答功能
  • 构建自动化工作流，让智能体调用内部工具完成任务
  • 作为学习 Go 语言与 AI 结合开发的参考项目

替代项目

LangChain、Haystack、Semantic Kernel

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