AgentKit

Python 原生的 Agent 开发框架，内置一等公民级别的 Skill 支持和自研多模型适配层。

✨ 特性一览

📦 安装

# 基础安装
pip install ni.agentkit

# 按需安装额外依赖
pip install "ni.agentkit[openai]"    # OpenAI + 国内兼容厂商
pip install "ni.agentkit[anthropic]" # Anthropic Claude
pip install "ni.agentkit[google]"    # Google Gemini
pip install "ni.agentkit[memory]"    # 记忆系统 (mem0)
pip install "ni.agentkit[pdf]"       # PDF 知识库解析（可选）
pip install "ni.agentkit[rag]"       # HybridRAGAgent（ChromaDB）
pip install "ni.agentkit[rerank]"    # 本地 rerank sidecar
pip install "ni.agentkit[all]"       # 安装所有可选依赖

安装完成后，如果你想快速生成一个可直接运行的 HybridRAGAgent 工作目录，可执行：

agentkit-hybrid-rag-init

该命令会通过交互式向导生成 .env、create_agent.py、start_rerank_server.py、chat.py、README.md 等文件，适合本地快速体验和二次修改。知识库目录默认使用 knowledge_base/，也支持在向导中指定自定义相对路径或绝对路径；生成后的 chat.py 会打印当前实际使用的知识库目录，start_rerank_server.py 可直接启动本地 rerank sidecar。推荐进入工作目录后先执行 python start_rerank_server.py，再执行 python chat.py。

如果你希望在本地启用 HybridRAGAgent 的重排阶段，也可以启动随包提供的 rerank sidecar：

ollama serve
ollama pull qllama/bge-small-zh-v1.5:f16
ollama pull qllama/bce-reranker-base_v1:f16
pip install "ni.agentkit[rerank]"
agentkit-rerank-server --model qllama/bce-reranker-base_v1:f16

如果默认 qllama/bce-reranker-base_v1:f16 在当前 Ollama 版本上无法通过 /api/embed 提供向量，sidecar 会自动回退到 qllama/bge-small-zh-v1.5:f16 继续完成排序，避免整条检索链路中断。

安装完成后，也可以通过以下入口快速查看文档、示例与工作目录脚手架：

agentkit-docs
agentkit-hybrid-rag-init
agentkit-rerank-server --help

import agentkit

print(agentkit.get_docs_dir())      # 文档目录
print(agentkit.get_examples_dir())  # 示例目录

🚀 30 秒快速开始

from agentkit import Agent, function_tool

# 1. 定义工具
@function_tool
def calculate(expression: str) -> str:
    """计算数学表达式"""
    return str(eval(expression))

# 2. 创建 Agent
agent = Agent(
    name="assistant",
    instructions="你是一个有帮助的中文助手。需要计算时请使用工具。",
    model="ollama/qwen3.5:cloud",   # 或 "gpt-4o"、"claude-sonnet-4-20250514"、"deepseek/deepseek-chat"
    tools=[calculate],
)

# 3. 运行
result = agent.invoke(input="请计算 (15 + 27) * 3")
print(result.final_output)

📖 文档目录

🤖 支持的 LLM

使用模型标识字符串即可自动路由到对应适配器，零配置：

🏗️ 项目结构

agentkit/
├── agents/          # Agent 层（BaseAgent + Agent + 编排器）
├── tools/           # Tool 层（BaseTool + @function_tool + SkillToolset）
├── skills/          # Skill 层（数据模型 + 加载器 + 注册中心）
├── llm/             # LLM 适配层（5 个适配器 + Registry + 中间件）
├── runner/          # Runner 层（核心循环 + 上下文 + 事件）
├── safety/          # 安全层（Guardrail + 权限控制）
├── memory/          # 记忆系统（Mem0 集成）
├── utils/           # 工具函数（JSON Schema 生成）
├── examples/        # 使用示例
└── docs/            # 文档

🔨 构建打包

./build.sh          # 构建 wheel + sdist
./build.sh clean    # 清理构建产物
./build.sh test     # 在隔离环境中安装并验证
./build.sh all      # 清理 + 构建 + 验证（推荐）

构建产物输出到 dist/ 目录：

dist/
├── ni_agentkit-0.8.1-py3-none-any.whl
└── ni_agentkit-0.8.1.tar.gz

📄 许可证

MIT License