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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 613
使用教程
环境要求
- Python 3.9+
- 模型服务凭据
安装与启动步骤
-
1按后端装
它把不同供应商拆成可选依赖，只装你用的那家。
pip install "kani[openai]" -
2定义工具
把函数注册进去，模型就能在对话中调用。
-
3起一段对话
支持流式与多轮，先跑一个带工具调用的例子。
-
4要多模态再扩
处理图片才装对应扩展，纯文本不必。
pip install "kani[multimodal]"
如何确认成功
模型能在对话中正确调用你注册的函数并把结果接回答案，且多轮里不丢上下文
注意事项
- 定位是轻量可改，功能面比大框架窄但代码好读。
- 可选依赖按供应商拆，装错组合会缺能力。
- 仓库自带示例比较完整，改之前先跑通。
- 社区规模不大，遇到问题主要靠自己读源码。
核心亮点
- 微框架设计，代码量小，易于理解和定制
- 原生支持工具调用，简化多步骤任务流程
- 模型后端可插拔，兼容OpenAI、Llama等主流LLM
不足之处
- 早期项目，文档和社区生态尚待完善
- 功能相对精简，复杂场景需自行扩展
适用场景
- 快速搭建个人AI助手，集成自定义工具
- 学术研究，探索工具调用与LLM的结合
- 原型验证，测试不同模型对工具调用的支持
替代项目
LangChain、OpenAI Function Calling、Pydantic AI
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