agent-infer

基于 vLLM 的智能体推理后端,多轮工具调用更省心

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 15 🐛 待处理 28
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 103
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,无官网定价信息

项目预览

agent-infer 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队openJiuwen-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,无官网定价信息
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Python
GitHub 星标★ 103
上线时间2026-09-07 00:00:00
代码更新2026-10-24
仓库体积3.4 MB
本站数据更新2026-10-27
维护状态活跃
收录时间2026-10-27
浏览次数0

项目介绍

agent-infer 是一个基于 vLLM 构建的推理框架,面向智能体(agentic)工作负载设计。传统大模型推理服务主要针对单轮对话或简单补全优化,而智能体场景通常包含多轮工具调用、长上下文累积、频繁的并发短请求与状态复用,普通推理栈难以兼顾吞吐与延迟。该项目在 vLLM 的高性能推理内核之上,针对这类负载做调度与资源管理层面的适配,目标是让开发者用统一接口承载智能体应用的推理需求,减少自行拼装推理服务的工程成本。核心能力围绕智能体请求的批处理与并发调度、与 vLLM 生态的兼容部署,以及面向多轮交互场景的推理服务封装。项目以 Python 实现,便于与主流智能体框架集成,适合需要在自有环境中搭建智能体推理后端的团队评估使用。当前处于早期阶段,接口与功能仍在演进。

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 2026-10-27 · 当前星标 ★ 103

核心亮点

  • 复用 vLLM 的高吞吐推理内核,避免从零搭建推理服务
  • 针对智能体多轮、工具调用类负载做调度适配,而非通用对话优化
  • Python 实现,与主流智能体框架和 vLLM 生态集成成本低

不足之处

  • 项目处于早期,星标约百级,功能与接口稳定性待观察
  • 文档与社区规模有限,生产环境踩坑可参考资料较少

适用场景

  • 为自建智能体应用提供统一推理后端
  • 多轮工具调用场景下的并发请求调度
  • 在私有环境中部署基于 vLLM 的智能体推理服务

替代项目

vLLM、SGLang、Ollama

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