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2026年3月13日
nanoAgent：轻量级 AI Agent 框架
API中转
¥120
本文介绍 nanoAgent，一个轻量级的 AI Agent 框架。项目旨在提供简单、高效的方式来构建和部署 AI Agent，适合快速开发和原型验证，是构建智能助手的理想选择。
项目简介
nanoAgent 是一个开源的轻量级 AI Agent 框架，由 sanbuphy 开发维护。项目采用极简设计理念，提供了构建 AI Agent 所需的核心功能，同时保持代码简洁和易于理解，适合初学者和有经验的开发者使用。
核心特性
- 轻量级：最小化依赖，快速启动
- 简单易用：清晰的 API，易于上手
- 可扩展：模块化设计，易于扩展
- 高性能：优化的执行效率
- 灵活配置：支持多种配置方式
- 快速开发：快速原型和迭代
技术栈
- Python 3.8+ - 核心开发语言
- 异步支持 - 基于 asyncio
- 插件系统 - 可扩展的插件架构
- 配置管理 - 灵活的配置系统
安装指南
前置要求
- Python 3.8 或更高版本
- pip 包管理器
安装步骤
bash
# 克隆项目
git clone https://github.com/sanbuphy/nanoAgent.git
# 安装依赖
cd nanoAgent
pip install -r requirements.txt快速开始
创建第一个 Agent
python
from nanoagent import Agent
# 创建 Agent
agent = Agent(
name="MyAgent",
instructions="You are a helpful assistant."
)
# 运行 Agent
response = agent.run("Hello, how are you?")
print(response)基本配置
python
# 配置 Agent
agent = Agent(
name="CustomAgent",
model="gpt-4",
temperature=0.7,
max_tokens=1000,
tools=[tool1, tool2]
)主要功能
对话管理
- 多轮对话支持
- 上下文管理
- 会话持久化
工具调用
- 内置工具集
- 自定义工具
- 工具链组合
任务执行
- 任务分解
- 并行执行
- 错误处理
插件系统
- 插件加载
- 插件管理
- 插件开发
使用示例
场景 1：简单对话
python
agent = Agent(name="ChatBot")
response = agent.chat("Tell me a joke")场景 2：工具使用
python
from nanoagent.tools import search
agent = Agent(tools=[search])
result = agent.run("Search for Python tutorials")场景 3：自定义工具
python
@agent.tool
def my_tool(input: str) -> str:
return f"Processed: {input}"
agent.run("Use my_tool with hello")应用场景
- 快速原型：快速验证想法
- 学习研究：学习 Agent 开发
- 小型项目：构建简单的 AI 应用
- 教学演示：教学和展示
- 集成开发：集成到现有系统
项目链接
- GitHub 仓库：https://github.com/sanbuphy/nanoAgent
- 开源协议：MIT License
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