Agent-Field/agentfield

解决的问题

AgentField 为 AI 代理提供了一个生产级的控制平面，将简单的代理逻辑转化为可扩展、持久且可观测的基础设施。它解决了“胶水代码”问题，开发者在从原型推进到分布式代理系统时，不再需要手动实现队列、重试、服务发现与追踪。

工作原理

开发者使用 Python、Go 或 TypeScript 将代理逻辑编写为普通函数。接着，AgentField 的控制平面（一个无状态的 Go 服务）会管理这些函数的执行，并自动将它们公开为 REST 端点。它负责处理跨数千个代理的请求扇出，通过 webhooks 和 SSE 管理异步执行，并提供共享内存系统（KV 与向量搜索），而无需使用如 Redis 等外部数据库。

适用对象

专为构建多代理系统、且需要扩展到单台笔记本电脑规模之外的开发者而设计，特别是那些需要高可靠性、审计追踪，以及能够通过 API 将代理集成到现有软件栈中的开发者。

亮点

• 从 Prompt 到生产环境：能够从单行描述为多代理后端生成完整的 Docker Compose 栈。
• 分布式扇出：支持大规模并行执行，单个请求即可触发数千个代理分支，并具备内置队列与重试机制。
• 测试框架编排：与 AForge、Claude Code 和 Gemini CLI 等编码框架集成，以执行多轮编码任务。
• 治理与身份：每个代理都被分配一个加密身份（W3C DID），用于安全、防篡改的审计追踪与策略执行。
• 可观测性：提供实时工作流 DAG、执行追踪与 Prometheus 指标，以进行集群管理。