用途
tRPC-Agent-Go 是一个 Go 语言框架，用于构建生产级智能体系统。它面向希望将智能体应用融入 Go 服务的开发者，强调并发、可观测、易于部署，并支持与 A2A、AG-UI、MCP 等协议集成。
主要能力
- Go 原生智能体运行时：支持流式运行器、上下文取消、面向服务的 API。
- GraphAgent：类型安全的图工作流，支持多条件路由，功能上相当于 Go 版的 LangGraph。
- 多智能体协作：支持链式、并行和基于循环的工作流。
- 丰富的工具生态：函数工具、MCP 工具、网页搜索、代码执行和自定义服务。
- 持久化状态：会话、记忆、工件和知识检索。
- Agent Skills：可复用的 SKILL.md 工作流，支持安全执行。
- 智能体自进化：Hermes 风格的会话审查，可提取、门控并发布可复用的 SKILL.md 工作流。
- 提示缓存：自动成本优化，缓存内容可节省 90% 成本。
- 评估与基准：评估集与指标，用于持续衡量质量。
- 协议集成：AG-UI 用于前端，A2A 用于智能体互操作，MCP 用于工具。
- 生产可观测性：OpenTelemetry 追踪、指标和 Langfuse 示例。
使用方式
环境要求
- Go 1.21 或更高版本
- LLM 提供商 API 密钥（如 OpenAI、DeepSeek 等）
快速开始
官方称可在 3 个简单步骤内构建第一个智能体，约 5 分钟。运行示例后可以看到：与 AI 智能体的交互式聊天、实时流式响应、工具使用（计算器 + 时间工具）、带记忆的多轮对话。可尝试提问：“What's the current time? Then calculate 15 * 23 + 100”。
停止/取消运行
若要中断正在运行的智能体，推荐取消传递给 Runner.Run 的上下文。这会安全地停止模型调用和工具调用，并让运行器清理。注意：不要只是“跳出”事件循环，智能体 goroutine 可能继续运行并阻塞在通道写入上。始终先取消，然后继续排空事件通道直到关闭。可将 Ctrl+C 转换为上下文取消。
示例目录
示例目录包含覆盖每个主要功能的可运行演示：
- 首个多轮智能体：examples/runner
- 可控图工作流：examples/graph
- 智能体前端或流式 UI：examples/agui
- A2A 互操作：examples/a2aagent
- RAG 与知识检索：examples/knowledge
- 评估与提示迭代：examples/evaluation
- 技能与本地自动化：examples/skillrun
- 将智能体包装为可调用工具：examples/agenttool
- 多工具编排：examples/multitools
- 网页搜索工具集成：examples/duckduckgo
- 提供文件作为输入：examples/fileinput
内置智能体
大多数应用无需自行实现 agent.Agent 接口。框架已内置多个可直接使用的智能体，可像乐高积木一样组合。组合 API 允许嵌套链、循环或并行，无需底层管道代码。
Agent Skills
技能是包含 SKILL.md 规范及可选 docs/scripts 的文件夹。内置工具包括：skill_load、skill_list_docs、skill_select_docs、skill_run，以及（当执行器支持交互式会话时）skill_exec、skill_write_stdin、skill_poll_session、skill_kill_session。skill_run 是隔离工作区中的默认一次性命令运行器。skill_exec 和会话工具覆盖交互式 stdin/TTY 流程，无需将完整脚本内联到提示中。它们仅在代码执行器暴露 InteractiveProgramRunner（或回退到本地引擎）时注册。
skill.NewFSRepository(...) 可扫描多个根目录，例如共享技能目录加用户私有目录。在长期运行的进程中，安装或删除技能后调用 (*skill.FSRepository).Refresh()。NewFSRepository 也接受 HTTP(S) URL（例如 .zip 或 .tar.gz 归档），负载会下载并缓存在本地（可通过 SKILLS_CACHE_DIR 覆盖缓存位置）。
建议仅对所选技能文档要求的命令使用 skill_run，而非通用 shell 探索。当 LLMAgent 使用 WithCodeExecutor(...) 仅为了支持 skill_run 时，可通过 llmagent.WithEnableCodeExecutionResponseProcessor(false) 禁用响应代码执行处理器，避免助手文本中嵌入的 Markdown 围栏代码块在 skill_run 启用时自动执行。
examples/skillfind 演示了真实的端到端发现流程：模型使用内置的 skill-find 技能搜索公共网络，将公共 GitHub 技能安装到用户私有目录，刷新仓库，并在同一对话中使用新技能。本地执行默认关闭，可在需要运行已安装技能时显式启用。
智能体自进化
已完成的会话可异步审查，通过质量门控提升，并作为受管 Agent Skills 发布回未来轮次。支持修订存储、质量门控、人工批准，以及后续运行中技能可用时的热启动行为。Runner 集成只需一个选项：runner.WithEvolutionService(...)。
评估与基准
使用可重复的评估集和可插拔指标评估智能体。包括本地文件支持的运行和内存运行。
适用场景
官方列出适合构建：
- 客户支持机器人：理解上下文并解决复杂查询的智能体。
- 数据分析助手：查询数据库、生成报告并提供洞察的智能体。
- DevOps 自动化：智能部署、监控和事件响应系统。
- 业务流程自动化：具有人在环能力的多步骤工作流。
- 研究与知识管理：用于文档分析和问答的 RAG 驱动智能体。
限制
资料中未提供关于收费、价格、平台支持范围、性能指标或具体效果的数据。部分功能（如交互式会话工具）依赖代码执行器是否暴露 InteractiveProgramRunner。本地执行默认关闭。使用前需自备 LLM 提供商 API 密钥。
