rootdriver 0.3.0

Rooted in Origin, Driving All Things

RootDriver

根源出发，驱动万物

一个轻量级的 Python AI Agent 开发框架，支持单智能体和多智能体应用。

特性

• 简洁易用：装饰器方式定义工具，快速构建 Agent
• 模块化设计：LLM 适配器、工具系统、会话管理解耦
• 工具调用：支持 function calling，自动执行工具并返回结果
• 状态管理：支持内存和数据库持久化检查点
• 异常体系：完整的异常类层次结构
• 异步支持：全面异步支持，并发多 Agent / 工具调用

安装

pip install rootdriver

快速开始

定义工具

from rootdriver import tool

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取城市天气"""
    return f"{city} 晴天"

创建 Agent

from rootdriver import Agent, AgentLLM, OpenAIAdapter

agent = Agent(
    agent_llm=AgentLLM(
        adapter=OpenAIAdapter(
            api_key="YOUR_API_KEY",
            base_url="BASE_URL"
        ),
        model="gpt-4",
    ),
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是一个有用的助手",
)

# 单次对话
response = agent.talk("北京天气怎么样？")
print(response)

使用工具

# 完整对话循环（包含工具调用）
response = agent.react("帮我查下上海天气")
print(response)

异步用法

import asyncio
from rootdriver import Agent, AgentLLM, OpenAIAdapter

async def main():
    agent = Agent(agent_llm=AgentLLM(...))

    # 单次异步对话
    response = await agent.atalk("你好")
    print(response)

    # 并发多个 Agent
    results = await asyncio.gather(
        agent.areact("问题1"),
        agent.areact("问题2"),
        agent.areact("问题3"),
    )

asyncio.run(main())

核心组件

组件	说明
Agent	智能体入口，整合 LLM、工具、会话
Engine	核心引擎，处理对话循环和工具调用
Conversation	会话管理，维护消息历史
LLM	LLM 调用封装
Tool	工具集合，管理所有可调用工具
State	状态管理，支持检查点和持久化

项目结构

rootdriver/
├── agent.py           # Agent 智能体
├── engine.py          # 引擎核心
├── conversation.py    # 对话管理
├── state.py           # 状态管理
├── exception.py       # 异常定义
├── llm/
│   ├── llm.py         # LLM 封装
│   ├── base_adapter.py    # 适配器基类
│   └── adapter/
│       └── openai_adapter.py  # OpenAI 适配器
├── tool/
│   ├── base_tool.py   # 工具基类
│   └── tools.py       # 工具集
├── types/             # 类型定义
└── utils/             # 工具函数

License

MIT