RootDriver

根源出发，驱动万物

一个轻量级的 Python AI Agent 开发框架。

解决痛点：

• 想快速跑一个 Agent？一行代码，不需要编排、不需要懂设计模式
• 市面框架太重、太复杂、学习成本高？RootDriver 核心代码几千行，不用记几百个 API
• 需要扩展？按需添加，想加什么加什么，不被框架绑架

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 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, LLMConfig, OpenAIAdapter

llm_config = LLMConfig(
    model="gpt-4",
    adapter=OpenAIAdapter(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="BASE_URL"
    )
)

agent = Agent.create(
    llm_config=llm_config,
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是一个有用的助手",
)

# 单次对话(无 tool)
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, LLMConfig, OpenAIAdapter

async def main():

    # 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())

记忆持久化

Agent 支持对话历史持久化到 JSON 文件：

agent = Agent.create(
    llm_config=llm_config,
    system_prompt="你是一个有用的助手",
    db_path="conversations.json",
)

# 对话
response = agent.react("我们之前聊了什么？")

# 手动保存到数据库
agent.conversation_repo.db_opt.update(
    agent.engine.conversation.get_messages(),
    checkpoint_name="session_1"
)

# 从数据库恢复对话历史
messages = agent.conversation_repo.db_opt.get("session_1")
agent.engine.conversation.update_message(messages)

内存快照

# 保存到内存快照
agent.conversation_repo.buffer_opt.update(
    agent.engine.conversation.get_messages(),
    checkpoint_name="backup_point"
)

# 从内存快照恢复
messages = agent.conversation_repo.buffer_opt.get("backup_point")

核心组件

项目结构

rootdriver/
├── agent.py           # Agent 智能体
├── engine.py          # 引擎核心
├── conversation.py    # 对话管理
├── conversation_repo.py # 会话持久化仓库
├── state.py           # 状态管理（保留但待简化）
├── db/                # 数据库封装包
│   └── json_db.py     # JsonDB 实现
├── exceptions.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