agent-core
一套 SDK 搞定 Agent 开发、运行到持续优化演进
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 467
使用教程
环境要求
- Python
- 模型 API Key
安装与启动步骤
-
1装包
已发布到包索引。
pip install -U openjiuwen -
2组装一个最小工作流
它的基本单位是工作流与 Agent。
-
3接工具
工具注册方式看文档。
-
4换成自己的模型
适配层可按接口替换。
如何确认成功
能用几十行代码跑通一个带工具调用的工作流，并把同一个 Agent 换到另一个模型上仍正常执行
注意事项
- 它是模块化的 Agent 开发框架，把工作流、工具与模型接入拆开。
- 设计上强调可组合，简单场景会觉得层级偏多。
- 模型接入是适配层，换模型不用改业务代码。
- 文档以中文为主，示例覆盖较全。
核心亮点
- 覆盖开发、运行、优化、演进全生命周期，不止于跑通 Demo
- 统一 Agent 抽象与可插拔工具/模型接入，减少自研胶水代码
- Python 技术栈，对主流 AI 生态和开发者习惯友好
不足之处
- 早期项目，社区规模小，第三方示例和最佳实践较少
- 文档与周边工具链成熟度待观察
适用场景
- 团队搭建可长期迭代的生产级 AI Agent 服务
- 需要统一管理多个 Agent 的提示词、工具与执行策略
- 从原型快速过渡到可优化、可演进上线的 Agent 应用
替代项目
LangChain、LlamaIndex、AutoGen
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