shibing624 / agentica
Agentica: Lightweight async-first Python framework for AI agents. 轻量级异步优先的AI Agent框架，支持工具调用、RAG、多智能体和MCP。
AI Architecture Analysis
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Our Agentic Context Augmented Generation (Agentic CAG) engine loads full source files into context on-demand, avoiding the fragmentation of traditional RAG systems. Ask questions about the architecture, dependencies, or specific features to see it in action.
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Crawler view**🇨🇳中文** | **🌐English** | **🇯🇵日本語** ----------------- Agentica: Build AI Agents **Agentica** 是一个轻量级 Python 框架，用于构建 AI 智能体。Async-First 架构，支持工具调用、RAG、多智能体团队、工作流编排和 MCP 协议。 安装 快速开始 需要先设置 API Key： 功能特性 • **Async-First** — 原生 async API， 并行工具执行，同步适配器兼容 • **20+ 模型** — OpenAI / DeepSeek / Claude / 智谱 / Qwen / Moonshot / Ollama / LiteLLM 等 • **40+ 内置工具** — 搜索、代码执行、文件操作、浏览器、OCR、图像生成 • **RAG** — 知识库管理、混合检索、Rerank，集成 LangChain / LlamaIndex • **多智能体** — Team（动态委派）和 Workflow（确定性编排） • **安全守卫** — 输入/输出/工具级 Guardrails • **MCP / ACP** — Model Context Protocol 和 Agent Communication Protocol 支持 • **Skill 系统** — 基于 Markdown 的技能注入，模型无关 • **多模态** — 文本、图像、音频、视频理解 CLI Web UI 通过 agentica-gateway 提供 Web 页面，同时支持飞书 App、企业微信直连调用 Agentica。 示例 查看 examples/ 获取完整示例，涵盖： | 类别 | 内容 | |------|------| | **基础用法** | Hello World、流式输出、结构化输出、多轮对话、多模态 | | **工具** | 自定义工具、Async 工具、搜索、代码执行、文件操作 | | **Agent 模式** | Agent 作为工具、并行执行、团队协作、辩论 | | **RAG** | PDF 问答、高级 RAG、LangChain / LlamaIndex 集成 | | **工作流** | 数据管道、投资研究、新闻报道、代码审查 | | **MCP** | Stdio / SSE / HTTP 传输、JSON 配置 | | **应用** | LLM OS、深度研究、客服系统 | → 查看完整示例目录 文档 完整使用文档：**https://shibing624.github.io/agentica** 社区与支持 • **GitHub Issues** — 提交 issue • **微信群** — 添加微信号 ，备注 "llm"，加入技术交流群 引用 如果您在研究中使用了 Agentica，请引用： > Xu, M. (2026). Agentica: A Human-Centric Framework for Large Language Model Agent Workflows. GitHub. https://github.com/shibing624/agentica 许可证 Apache License 2.0 贡献 欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md。 致谢 • phidatahq/phidata • openai/openai-agents-python