zipagent 0.1.0

轻量级的 AI Agent 框架

ZipAgent

🚀 轻量级的 AI Agent 框架，让 AI 工具集成变得简单高效

ZipAgent 是一个现代化的 Python AI Agent 框架，专注于简洁、高效和易扩展。无论是构建聊天机器人、智能助手还是复杂的 AI 工作流，ZipAgent 都能让你快速上手。

✨ 核心特性

• 🎯 简洁 API: 极简设计，几行代码构建 AI Agent
• 🔧 工具系统: 强大的 @function_tool 装饰器，轻松扩展 AI 能力
• 🌊 流式输出: 完整的流式处理支持，提供实时交互体验
• 📝 上下文管理: 自动管理对话历史和上下文状态
• 🔗 MCP 集成: 原生支持 Model Context Protocol，集成外部工具
• ⚡ 现代化: 基于 Python 3.10+，支持异步编程
• 🧪 高质量: 120+ 测试用例，78% 代码覆盖率

🚀 快速开始

安装

pip install zipagent

5分钟上手

from zipagent import Agent, Runner, 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="MathAssistant",
    instructions="你是一个数学助手",
    tools=[calculate]
)

# 3. 开始对话
result = Runner.run(agent, "计算 23 + 45")
print(result.content)  # "23 + 45 的计算结果是 68"

📚 功能展示

🌊 流式输出

from zipagent import StreamEventType

# 实时流式响应
for event in Runner.run_stream(agent, "解释什么是人工智能"):
    if event.type == StreamEventType.ANSWER_DELTA:
        print(event.content, end="", flush=True)  # 打字机效果
    elif event.type == StreamEventType.TOOL_CALL:
        print(f"🔧 调用工具: {event.tool_name}")

📝 上下文管理

from zipagent import Context

# 多轮对话
context = Context()

result1 = Runner.run(agent, "我叫小明", context=context)
result2 = Runner.run(agent, "我叫什么名字？", context=context)
print(result2.content)  # "你叫小明"

# 对话统计
print(f"对话轮数: {context.turn_count}")
print(f"Token 使用: {context.usage}")

🔗 MCP 工具集成

from zipagent import MCPTool

# 连接外部 MCP 工具
async def demo():
    # 连接高德地图工具
    amap_tools = await MCPTool.connect(
        command="npx",
        args=["-y", "@amap/amap-maps-mcp-server"],
        env={"AMAP_MAPS_API_KEY": "your_key"}
    )
    
    # 混合使用本地工具和 MCP 工具
    agent = Agent(
        name="MapAssistant",
        instructions="你是一个地图助手",
        tools=[calculate, amap_tools]  # 统一接口！
    )
    
    result = Runner.run(agent, "北京今天天气怎么样？")
    print(result.content)

🔧 高级功能

异常处理

from zipagent import ToolExecutionError, MaxTurnsError

try:
    result = Runner.run(agent, "计算 10 / 0", max_turns=3)
except ToolExecutionError as e:
    print(f"工具执行失败: {e.details['tool_name']}")
except MaxTurnsError as e:
    print(f"达到最大轮次: {e.details['max_turns']}")

自定义模型

from zipagent import OpenAIModel

# 自定义模型配置
model = OpenAIModel(
    model="gpt-4",
    api_key="your_api_key",
    base_url="https://api.openai.com/v1"
)

agent = Agent(
    name="CustomAgent",
    instructions="你是一个助手",
    tools=[calculate],
    model=model
)

🎯 使用场景

• 💬 聊天机器人: 客服、问答、闲聊机器人
• 🔧 智能助手: 代码助手、写作助手、数据分析助手
• 🌐 工具集成: 集成 API、数据库、第三方服务
• 📊 工作流自动化: 复杂的多步骤任务自动化
• 🔍 知识问答: 基于知识库的智能问答系统

📖 完整示例

查看 examples/ 目录获取更多示例：

• basic_demo.py - 基础功能演示
• stream_demo.py - 流式输出演示
• mcp_demo.py - MCP 工具集成演示

# 运行示例
python examples/basic_demo.py
python examples/stream_demo.py
python examples/mcp_demo.py

🏗️ 项目架构

ZipAgent/
├── src/zipagent/           # 核心框架
│   ├── agent.py            # Agent 核心类
│   ├── context.py          # 上下文管理
│   ├── model.py            # LLM 模型抽象
│   ├── runner.py           # 执行引擎
│   ├── tool.py             # 工具系统
│   ├── stream.py           # 流式处理
│   ├── mcp_tool.py         # MCP 工具集成
│   └── exceptions.py       # 异常系统
├── examples/               # 使用示例
├── tests/                  # 测试套件（120+ 测试）
└── docs/                   # 文档

📦 依赖

核心依赖:

• openai - OpenAI API 客户端
• pydantic - 数据验证

可选依赖:

• mcp - MCP 工具支持
• nest-asyncio - 嵌套异步支持
• python-dotenv - 环境变量管理

🛠️ 开发

本地开发环境

# 克隆项目
git clone https://github.com/JiayuXu0/LiteAgent.git
cd LiteAgent

# 使用 uv 管理依赖（推荐）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync

# 运行测试
uv run pytest

# 代码检查
uv run ruff check --fix
uv run pyright

贡献指南

我们欢迎各种形式的贡献！

1. 🐛 报告 Bug: 提交 Issue
2. 💡 功能建议: 讨论新功能想法
3. 📝 文档改进: 完善文档和示例
4. 🔧 代码贡献: 提交 Pull Request

开发规范

• 使用 ruff 进行代码格式化和检查
• 使用 pyright 进行类型检查
• 编写测试用例，保持高覆盖率
• 遵循语义化版本规范

📊 性能

• ⚡ 启动速度: 毫秒级初始化
• 🔄 并发能力: 支持异步并发处理
• 💾 内存占用: 轻量级设计，低内存占用
• 📦 包大小: Wheel 包仅 ~15KB

🗺️ 路线图

• 多模型支持: Claude、Gemini、本地模型
• 插件系统: 更丰富的扩展机制
• 可视化界面: Web UI 和监控面板
• 分布式支持: 多实例协作
• 性能优化: 缓存和批处理优化

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

🤝 致谢

感谢所有贡献者和社区支持！

• OpenAI - 提供强大的 LLM API
• MCP 社区 - Model Context Protocol 标准
• Python 生态 - 优秀的开发工具链

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