
connectonion
让多个 AI Agent 组队干活,少写调度代码。
ConnectOnion 是一个面向 AI Agent 协作的 Python 开发框架,核心目标是让多个智能体像团队一样互相调用、分工完成任务,而不是各自为战。它提供统一的 Agent 抽象、工具调用、消息传递与协作编排能力,开发者可以用较少代码把 LLM 包装成可复用的 Agent,并让它们通过标准协议交换信息、共享上下文、串联成工作流。框架内置对工具(函数)注册、任务分发、结果汇总的支持,适合构建多角色协作场景,例如一个 Agent 负责检索、一个负责分析、一个负责写作,再由协调者合并输出。相比从零手写多 Agent 调度逻辑,ConnectOnion 把通信、状态管理和协作模式沉淀为框架能力,降低重复造轮子的成本。项目用 Python 编写,定位轻量、易上手,适合想快速验证多 Agent 协作想法、又不想被重型平台绑定的开发者。
项目数据
使用教程
环境要求
- 已安装 Python 与 pip(README 未指定具体版本)
- 可访问 PyPI 以安装 connectonion
- 如需自选 Gemini 模型,需准备 GEMINI_API_KEY
- 可执行 python 与 co 命令的终端环境
安装与启动步骤
-
1安装框架
用 pip 从 PyPI 安装 connectonion,装好后同时获得 Python 库和 co 命令行工具。
pip install connectonion -
2创建 Agent
co create 会生成一个可直接运行的 Agent 模板,自带文件、Shell、浏览器、规划、待办和子 Agent 能力。
co create sales-agent -
3进入项目目录
切换到刚生成的项目目录,后续 co 命令都在该目录内执行。
cd sales-agent -
4启动 Agent
co ai 在项目内启动 Agent,可在终端或 Web 客户端里对话;CLI 会自动引导完成 API key 设置。
co ai -
5健康检查
co doctor 诊断环境与运行问题,告诉你当前什么在运行、哪些需要处理。
co doctor -
6Python 方式运行
已有 Agent 项目时,可进入项目目录直接运行 agent.py;也可调用 host(agent) 以 HTTP + P2P 中继自托管。
python agent.py -
7部署 Agent
co deploy 把写好的 Agent 发布出去,交给托管环境运行。
co deploy -
8查看状态
co status 显示 Agent 当前运行与部署状态,便于排查是否正常。
co status
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
GEMINI_API_KEY | 否 | 仅在自行选择 gemini-3.8-flash 时使用;默认走托管网关不暴露该密钥 | sk-xxxxxxxx |
如何确认成功
执行 co status 或 co doctor 能正常输出运行状态与诊断结果,且 python agent.py 无报错启动,即表示可用。
常见问题
Q:需要手动编辑 .env 配置密钥吗?
A:不需要。README 明确说明 CLI 会自动引导完成 API key 设置,无需手动编辑 .env。
Q:默认使用哪个模型?
A:默认是 co/gemini-3.8-flash,通过托管网关路由,不会把 Google 的密钥暴露给客户端。
Q:怎么运行测试?
A:在项目目录执行 python -m pytest tests/,或运行单个测试文件 python -m unittest tests.test_agent。
Q:如何自托管暴露 Agent?
A:在 Python 中 from connectonion import host,然后调用 host(agent),即以 HTTP + P2P 中继方式对外提供。
注意事项
- README 未给出 Python 版本、端口号与具体路径要求,请以实际环境和 co doctor 输出为准。
- co create 生成的模板已内置文件、Shell、浏览器、规划、待办和子 Agent 能力,可直接扩展。
- 除 co deploy 托管外,ConnectOnion 的 Python 运行时仍可直接使用,便于自定义工具、钩子、Provider 或宿主边界。
核心亮点
- 把多 Agent 通信与协作编排抽象成框架能力,省去手写消息路由和状态同步
- Python 原生、API 简洁,能快速把现有函数和 LLM 包装成可复用 Agent
- 支持工具注册与任务分发,适合构建检索、分析、写作等多角色流水线
不足之处
- 项目较新、星标规模有限,生态插件和第三方集成尚不丰富
- 多 Agent 协作的调试与可观测性能力文档较少,复杂流程排查成本待观察
适用场景
- 多角色协作:检索 Agent + 分析 Agent + 写作 Agent 串联完成研究报告
- 把企业内部工具封装成 Agent,由协调者按任务自动调用
- 快速验证多 Agent 工作流原型,替代从零手写调度逻辑
替代项目
LangGraph、CrewAI、AutoGen
项目介绍
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