lithos-ai/motus

解决的问题

Motus 是一个开源的 AI 代理服务基础设施，简化了 AI 代理的部署与扩展。它无需复杂的框架，通过运行时自动处理调度、并行性、缓存和容错，使开发者能够使用纯 Python 代码构建代理。

工作原理

Motus 使用一个服务运行时，自动将带有 @agent_task 装饰器的 Python 函数转换为并行依赖图。这使得系统能够推断数据流，并在无需开发者编写显式有向无环图（DAG）的情况下并行执行任务。它支持使用各种 SDK（OpenAI、Anthropic、Google ADK）或纯 Python 构建的广泛代理，并提供一条命令即可在本地运行或部署到云端。

适用人群

希望以轻量级、无框架方式大规模部署和提供 AI 代理的开发者，以及使用 Cursor 或 Claude Code 等编码代理来加速开发流程的用户。

主要亮点

• 任务图运行时：自动处理 Python 函数的并行执行、重试和超时。
• 基于代码的流程：无需显式 DAG；依赖关系由数据流推断。
• 多提供方支持：统一客户端支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 和 OpenRouter，包括通过 Ollama 或 vLLM 支持本地模型。
• 多代理组合：可将代理包装为工具（agent.as_tool()），供监督代理协调使用。
• 集成可观测性：自动追踪 LLM 调用和工具调用，支持交互式 HTML 查看器或 Jaeger 导出。
• Docker沙箱：支持在隔离容器中运行不受信任的代码作为工具。
• MCP 集成：支持 Model Context Protocol (MCP) 兼容服务器。
• 人机协同：内置支持执行过程中的交互式审批与反馈。