Agt — AI Agent 框架
多模型 ReAct 引擎 + MCP 工具 + Coze 工作流 + WebUI + 可视化编辑器。不依赖 LangChain / LlamaIndex / AutoGen，每个模块手写。
pip install agt-agent
agt # CLI 对话
agt-web # WebUI → http://localhost:8000
功能
| 模块 | 说明 |
|---|---|
| ReAct 引擎 | 思考 → 工具调用 → 观察 → 循环，最大步数 + Token 预算 + Ctrl+C 中断 |
| 多模型 | DeepSeek / Qwen / GLM / MiniMax / StepFun / 任意 OpenAI 兼容，热切换 + 回退链 |
| MCP | Model Context Protocol 客户端，自动发现工具 |
| 工作流 | Coze 原生画布 JSON 执行器，13 类节点，每轮扫描注册为 Agent 工具 |
| 可视化编辑器 | SVG 画布 + 节点拖拽 + 流程线/变量线(彩色) + 属性面板，零依赖 |
| 多 Agent | SubAgent 并行调度，工具继承，防递归 |
| WebUI | FastAPI + WebSocket，多客户端广播，断线续连 |
| 会话 | 分档上下文投影（毕业压缩 + 折叠召回）+ 全局摘要 + recall 召回 + 存档/恢复 |
| 自主模式 | 定时/目标驱动，消息队列 |
| Wiki | .agent/wiki/ 知识库 CRUD + 子 Agent 自动维护 |
| 技能 | .agent/skills/ YAML 渐进式披露 |
| Agentic RAG | 工作流设 auto:true，消息自动预取注入 |
| 批处理 | 任意节点对数组逐元素执行，输出 all/filtered/nth |
| 随包资产 | /download 按需取用内置工作流 / MCP / 脚本 |
| 反馈通道 | /feedback 一键提交，直达作者（飞书实时推送） |
快速开始
1. 安装
pip install agt-agent
2. 配置模型
启动后点 ⚙ 设置 → 添加模型（base_url / api_token / model id），保存到 ~/.agt/models.json。
或手动：复制 models.example.py → models.py，填 token。
3. 启动
agt # CLI
agt-web # WebUI（浏览器打开 http://localhost:8000）
上下文管理
长对话不爆上下文、细节也不丢（session.py）：
- 分档投影：给模型设
max_effective_context_window（token 估算的软上限），超出即「毕业」——老轮按档位递进压缩（每档摘要上限减半），近期轮保持全量。冻结渲染 byte-stable，利于前缀缓存命中。 - 折叠召回：压到头仍超窗口，最老的整档退化为摘要，逐字原文用
/recall召回。 - 默认（不设该字段）：走原策略——最近窗口全量 + 窗口外一句话摘要。
| 参数 | 作用 | 在哪设 |
|---|---|---|
max_effective_context_window |
每模型：何时开始压缩（空=关闭分档） | 模型编辑器 / /config max_effective_context_window N |
max_level |
全局：最高压缩档位（默认 4） | 设置表单 / /config max_level N |
该值按成本/延迟耐受度定，不是模型的硬上下文上限。无缓存折扣的 route（如 ModelScope）建议 3.2 万~6.4 万；有缓存折扣的（Z.ai 直连 / DeepSeek）可更大。
工作流
- 打开
http://localhost:8000/editor（或 WebUI 点 ✏ 编辑器） - 左侧调色板拖放节点 → 连线 → 右侧面板编辑属性 → Ctrl+S 保存
- 文件存入
.agent/workflows/<名>.json - Agent 每轮自动扫描 → 注册为
wf_<名>工具，模型可调用
自动工作流（Agentic RAG）：编辑器勾选 ✅ 自动 + 填写参数名，保存后 meta 写入 {"auto":true,"auto_param":"query"}。之后每次发消息，Agent 先跑该工作流取上下文再处理。
节点类型（13 类）
开始/结束 · LLM · 代码 · 选择器(分支) · 循环 · 批处理 · 意图识别 · JSON 解析/构造 · 文本处理 · HTTP 请求 · 子工作流 · 插件 · 变量聚合/赋值
项目结构
├── pyproject.toml # pip install 配置（entry: agt, agt-web）
├── src/ # 源代码
│ ├── chat.py # CLI(REPL) + 装配层 + agt-web 入口(web_main)
│ ├── server.py # Web 视图（FastAPI/WS，由 chat 内嵌，/web 启停）
│ ├── agent.py # ReAct 引擎
│ ├── workflow.py # Coze 工作流执行器
│ ├── tools.py # Tool/Toolbox
│ ├── real_tools.py # 内置工具（Python/文件读写/grep/搜索/shell）
│ ├── llm_client.py # 多模型客户端
│ ├── session.py # 分层上下文会话
│ ├── mcp_client.py # MCP 协议
│ ├── multiagent.py # 多 Agent
│ └── ...
├── src/static/ # WebUI 前端
│ ├── index.html # 聊天界面
│ └── workflow_editor.html # 工作流编辑器
├── .agent/ # 工作区（workflows/rules/skills/wiki）
└── examples/ # step0-7 教程
开发
git clone https://github.com/vgp7758/Agt.git
cd Agt
pip install -e .
运行测试：python examples/step*.py
反馈与联系
用着顺手、遇到 bug、或有想法，都欢迎反馈 —— 提交即直达作者手机：
-
WebUI：顶栏「💬 反馈」按钮 → 类型 / 内容 / 联系方式 → 提交
-
CLI：
/feedback [类型] <内容>（类型bug/建议/问题/赞美，省略默认「建议」）/feedback bug 工作流调试页白屏 /feedback 希望支持 Mermaid 图渲染
反馈本地保存并实时推送到作者，可勾选附上环境信息（版本 / 模型 / 系统）便于定位问题。
联系作者：微信 mrbrick123 · 邮箱 vgp123@foxmail.com · GitHub @vgp7758 · Issues
随包资产
内置工作流 / MCP / 脚本可按需取用到本地工作区：
/download # 列出随包资产
/download <名> # 下载某项到默认目录
卸载
pip uninstall agt-agent
rm -rf ~/.agt
License
MIT
1 maintainer
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- Download URL: agt_agent-0.14.3.tar.gz
- Upload date:
- Size: 408.6 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.6
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
3fabbb8b412773a6a0b14f33e51cab54efe8dd2e58710aa6c49f56c53ec34faa
|
|
| MD5 |
3ea580e0f2d0dc56db0107da5c5b5000
|
|
| BLAKE2b-256 |
c4075e03ad06c590383251e7d2ecc741f7b341b78567475e959901f49e6d06ce
|
File details
Details for the file agt_agent-0.14.3-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: agt_agent-0.14.3-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 406.1 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.13.6
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
76b117e5ba7cb919f7bce0686754ada4a2f06e020ba7f885aef9eeff86cfb041
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| MD5 |
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| BLAKE2b-256 |
3232dfe012b192b8df5afa7a735a300b1a8e1bfd92691e9d1304ff12f41cd627
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