trpc-agent-go

用 Go 快速构建生产级 AI Agent，支持图编排与 MCP 生态

trpc-agent-go 是一个基于 Go 语言的生产级智能体（Agent）开发框架，旨在解决企业级 AI Agent 系统构建中的工程化难题。它提供图工作流（Graph Workflows）编排复杂任务，内置工具调用、记忆管理、A2A 协议、AG-UI 界面协议、MCP（Model Context Protocol）接入、评估（Evaluation）和可观测性（Observability）等核心能力。该框架让开发者能够快速搭建可靠、可扩展的 Agent 服务，并支持与外部 AI 生态（如 MCP 工具、A2A 服务）无缝集成。其设计强调生产环境可用性，适合需要高并发、低延迟和严格监控的 Go 后端团队。

开源 free 智能体

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GitHub 星标 ★ 1821

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类智能体

开发团队trpc-group

所属国家

官网地址https://trpc-group.github.io/trpc-agent-go

GitHubhttps://github.com/trpc-group/trpc-agent-go

定价模式free

价格说明开源框架，Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Go

技术栈/模型a2a,a2a-protocol,ag-ui,agent,agent-framework,ai,ai-agents,evaluation,go,golang,graph-workflows,llm,mcp,model-context-protocol,multi-agent,observability,opentelemetry,rag

GitHub 星标★ 1821

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-05-14 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

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2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：库/依赖 6 步

环境要求

Go 开发环境（需能执行 go run / go test 命令）
Git（用于克隆仓库）
可用的模型服务访问凭证（示例使用 gpt-4o-mini，README 未给出配置方式）
网络可访问 GitHub 与模型服务接口

安装与启动步骤

1克隆仓库

从 GitHub 拉取 trpc-agent-go 源码到本地，README 给出的地址为准。
```
git clone https://github.com/trpc-group/trpc-agent-go.git
```
2进入项目目录

切换到刚克隆下来的仓库根目录，后续命令都在此目录下执行。
```
cd trpc-agent-go
```
3进入示例目录

README 的快速开始以 examples/runner 为第一个可运行示例。
```
cd examples/runner
```
4运行第一个 Agent

用 go run 启动示例，指定模型 gpt-4o-mini 并开启流式输出；需确保模型凭证可用。
```
go run . -model="gpt-4o-mini" -streaming=true
```
5交互试用

启动后与 Agent 对话，可尝试提问触发计算器与时间工具，验证流式与多轮记忆。
6运行测试与检查

README 的贡献指引要求跑通测试和 vet，确认本地环境无误。
```
go test ./...
go vet ./...
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`-model`	是	指定示例使用的模型名称	`gpt-4o-mini`
`-streaming`	否	是否开启流式输出，true 为实时逐字返回	`true`

如何确认成功

终端出现交互式聊天界面，Agent 能实时流式回复，并调用计算器、时间工具完成提问。

常见问题

Q：运行中如何安全停止 Agent？

A：取消传入 Runner.Run 的 context（推荐），并继续消费事件通道直到其关闭；不要只 break 事件循环后离开，否则 Agent goroutine 可能阻塞在通道写入上。

Q：服务端如何按请求取消？

A：创建 Runner 时传入 agent.WithRequestID(requestID)，再将 Runner 断言为 runner.ManagedRunner，调用其 Cancel(requestID)。

Q：示例支持哪些模型？

A：命令行示例默认用 gpt-4o-mini；代码示例中用 openai.New("deepseek-chat", openai.WithVariant(openai.VariantDeepSeek)) 接入 DeepSeek。

Q：还有哪些能力示例可看？

A：工具类示例包括 agenttool、multitools、duckduckgo、fileinput；多 Agent 有 multiagent，含 ChainAgent、ParallelAgent、CycleAgent。

注意事项

README 的快速开始代码块中省略了第 2 步，实际只给出 clone、cd 和 go run 三步命令。
取消运行必须 cancel context 后继续 drain 事件通道，直接退出循环会导致 goroutine 泄漏或阻塞。
更多 runner 与 AG-UI 细节见 docs/mkdocs/en/runner.md 和 docs/mkdocs/en/agui.md。
使用模型前请自行确认模型服务凭证的配置方式，README 未提供具体配置说明。

核心亮点

原生 Go 实现，性能高且部署简单，适合微服务架构
内置图工作流引擎，支持复杂任务的有向无环图编排
完整支持 MCP 和 A2A 协议，可无缝接入外部工具和 Agent 服务

不足之处

生态相对年轻，社区资源和第三方插件较少
文档/社区待观察

适用场景

构建企业级多步骤 AI 客服或自动化流程
开发需要与 MCP 工具集成的 Go 后端 Agent 服务
搭建支持 A2A 协议的跨系统 Agent 协作平台

替代项目

LangChain (Go 版)、Cogment、Dapr Agents

项目介绍

trpc-agent-go 是开发框架领域的开源项目，由 trpc-group 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,821）位列前 30%，在开发框架分类中处于中上游。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,675 增加到 1,821，净增 146。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0 许可证，完全免费，可自行部署使用。

它主要面向的使用场景是：构建企业级多步骤AI客服或自动化流程。同类可对比的替代方案包括 LangChain (Go 版)、Cogment、Dapr Agents。

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