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可被 import
领域无关 Agent 框架

一个可被 Go / Python 直接 import 的领域无关 Agent 框架。任意系统引入后,几行代码即可获得一个能调工具、会多轮编排、可流式、有记忆、能接地、带护栏、可人工介入的 Agent,无需依赖任何中心化服务。

Go + Python 双原生 0 第三方依赖 跨语言一致性合同 CI 自动守门
设计哲学

薄内核 + 可插拔挂点 + 零业务语义 + 跨语言行为契约

内核对「告警 / 报销 / 考勤 / 采购」一概不知。你把某个领域的工具和知识注册进来,它就成为那个领域的智能助手。内核只管「怎么编排」,业务管「编排什么」——这正是它能服务任意领域的根本原因。

嵌入式库 无中心化服务 按需开能力 零业务语义
能力全景

Prompt · Context · Harness
三个工程维度都做厚

这是相对「裸调一次大模型」的核心优势——不是更聪明的提示词,而是更扎实的工程。

Prompt Engineering

怎么把话说好。

  • Prompt 模板 {{var}} 运行时替换
  • Cache 友好排序,命中模型前缀缓存
  • 原生 + 兜底双路结构化输出
  • 流式降噪剥离推理块与工具噪音

Context Engineering

往上下文里放什么、怎么管。

  • 会话记忆(关键词 / 向量 / 落盘恢复)
  • RAG 知识检索,产出引用可溯源
  • 历史摘要压缩,长会话不爆 context
  • 上下文预算 + 多源引用追踪

Harness Engineering

运行时脚手架——最强项。

  • 工具循环:多轮、并行、有序回填、自动去重
  • HITL 暂停/恢复、Hooks 护栏、运行级熔断
  • 真·流式、Tracer 可观测、健壮重试
  • 多 Agent DAG、多模型路由、MCP 接入
整体架构

分层清晰,挂点可插拔

门面聚合所有能力,编排与评估在上,内核循环居中,工具注册与协议适配在下,南向接入你自有的工具与 MCP。

门面 Facade一行 import 即用,聚合所有能力
编排 Orchestr多 Agent / DAG 工作流
评估 Evalgolden 任务 + 质量回归
内核 Core · 工具调用循环(框架的心脏)
Hooks 护栏 Memory 记忆 Retriever 检索 Compactor 压缩 HITL 暂停
工具注册 Registry注册 · 并行执行 · 校验 · 超时/截断
协议适配 LLMOpenAI 兼容,委托各语言生态
南向接入接入方自有工具 & MCP(HTTP / stdio)
贯穿全栈:types 数据契约 · conformance 跨语言一致性合同 · run-id 排障关联
快速开始

几行代码,
拥有一个完整 Agent

同一套框架,换一批工具与知识即换一个领域。下面分别是 IT 运维(Go)与财务(Python)两个领域的最小示例。

* 代码为接口示意,网关地址与密钥以占位符表示。

main.go
import (
    "context"
    superagent "github.com/tokengravity/superagent"
    "github.com/tokengravity/superagent/llm"
)

ag := superagent.New(superagent.Config{
    LLM:          llm.NewClient(llm.Config{APIUrl: "https://your-gateway/v1", APIKey: "sk-...", Model: "your-model"}),
    SystemPrompt: "你是 {{product}} 的运维助手,需要数据时调用工具。",
    PromptVars:   map[string]string{"product": "支付系统"},
    Memory:       superagent.NewInMemoryMemory(3),     // 会话记忆
    Hooks: superagent.Hooks{                       // 护栏:危险操作走人工审批
        BeforeTool: func(ctx context.Context, key, args string) (string, bool) {
            if key == "delete_db" { return "危险操作,需人工审批", true }
            return "", false
        },
    },
})

ag.Tools().Register(superagent.ToolSpec{Key: "restart_pod", Description: "重启异常 pod",
    Fn: func(ctx context.Context, args map[string]any) (superagent.SkillResult, error) {
        return superagent.SkillResult{Content: "已重启 3 个 pod"}, nil
    }})

res, _ := ag.Run(context.Background(), "重启支付服务的异常 pod", nil)
fmt.Println(res.FinalContent)
能力矩阵

Go = Python,逐字段对等

两种语言各自原生实现,由跨语言一致性合同守门——同输入逐字段一致,否则 CI 红灯。

能力GoPython能力GoPython
工具循环HITL 暂停/恢复
真·流式 + StreamFilter历史摘要压缩
健壮性(超时/重试/截断/并发)RAG 知识检索
Hooks / 护栏向量记忆
多模型路由Prompt 模板
多 Agent DAG 编排原生结构化输出
MCP 接入(HTTP + stdio)Eval 评估框架
畸形 tool_call 自动修复单工具重试 / 运行级熔断
Tracer 可观测持久化记忆(落盘恢复)
动态子 Agent(AgentTool)异步 API(arun / 流式)
细化场景

同一能力,跨领域复用

每个能力都能在不同领域里落地——这正说明框架与领域无关。

异步人工审批

高风险工具返回审批请求,挂起为可序列化快照,人工决策后续跑。

HITL删库/大额付款

制度接地问答

按你们自己的制度/手册回答,检索注入上下文,引用可溯源。

RAGrunbook/政策

长流程不爆 context

超限时自动把早期轮次摘要成要点,保留关键结论,会话长期持续。

历史压缩长排障/月结

多 Agent 流水线

「分诊 → 并行处理 → 汇总」,上游结论自动流入下游。

DAG多模型路由

结构化对接下游

约束 JSON 输出对接业务系统,脏输出自动修复重试。

结构化输出工单/报销单

成本与延迟优化

缓存友好排序、usage 计量、把简单任务路由到便宜模型。

前缀缓存配额

质量回归调优

golden 用例 + LLM 评判,改 prompt/工具前后对比通过率。

Eval不退化

复用既有工具

MountMCP(HTTP / stdio)实时挂载,零改造接入团队已有系统。

MCP脚本/内部 API

把可靠的 Agent 能力,嵌入你的系统

无论你用 Go 还是 Python,无论你的领域是运维、HR、财务还是客服,SuperAgent 都能以一致的行为为你的系统注入 Agent 能力。