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lionagi – 受控的多智能体编排框架

是什么 – lionagi 是一个 Python 库（以及配套的 li CLI），允许你构建、运行和管理由 LLM 驱动的智能体工作流。它将每个智能体（或模型）视为一等公民组件，可以以简单模式（单次调用、并行扇出或完整 DAG）连接在一起，同时保持所有状态为类型化、可检查且持久化到磁盘上。

为何重要 – 与许多隐藏提示组装和执行循环的“框架”不同，lionagi 让你完全掌控该循环：

类型化状态 – 对话是 Pydantic 模型的集合，因此你可以直接请求结构化输出。
持久化运行 – 每次执行都会保存在 ~/.lionagi/runs/ 中；你可以稍后恢复、监控或调度它们。
治理机制 – 内置权限策略、保护钩子和沙箱化 git 工作树，防止意外的破坏性操作。
混合提供者 – CLI 可以以子进程方式启动模型专用 CLI（Claude Code、Codex、Pi）或使用标准环境密钥调用 API 提供者（OpenAI、Anthropic、Ollama 等）。
Web UI（Lion Studio） – 一个客户端仪表板（lion-studio.khive.ai）连接到本地守护进程，用于可视化运行检查、调度和剧本管理。

核心概念

术语	含义
Branch	拥有自己消息历史、工具和模型配置的单一对话线程。主要 Python 入口点（`Branch`）。
Session	协调多个 Branch；在它们之间运行 DAG 工作流。
flow	CLI 命令（`li o flow`），其中协调器构建专家智能体的依赖图。
team	智能体间消息传递的持久收件箱（`li team`）。
operate	高级调用（`branch.operate`），运行工具、强制 ReAct 推理并返回类型化结果。
persist	自动保存每次运行；通过 `li agent -r <branch-id>` 恢复。

典型用法

# 安装
pip install lionagi

# 一次性 CLI 调用
li agent claude/sonnet "用三句话解释观察者模式"

# 带合成的并行扇出
li o fanout claude/sonnet "识别这个代码库中的代码异味" -n 3 --with-synthesis

# DAG 协调流
li o flow claude/sonnet "审计认证模块的安全问题" --cwd .

# Python API – 类型化结构化输出
from pydantic import BaseModel
from lionagi import Branch
import asyncio

class Assessment(BaseModel):
    risk: str
    reasons: list[str]

async def main():
    b = Branch(chat_model="codex/gpt-5.5", system="你是一个谨慎的评审者。")
    result = await b.operate(
        instruction="评估在此仓库中启用自动合并的风险。",
        response_format=Assessment,
    )
    print(result.risk, result.reasons)

asyncio.run(main())

运行 UI

li studio               # 启动本地守护进程 + 打开托管 UI
li studio --docker      # 自包含 Docker 镜像
li studio --no-frontend # 仅 API，无 UI

UI 完全为客户端侧；你的数据永远不会离开机器。

可扩展性 – 可选扩展（通过 lionagi[extra] 安装）添加 PDF/HTML 读取、PostgreSQL 持久化、Ollama 本地模型、丰富的终端输出、图可视化等功能。

资源

文档：https://ohdearquant.github.io/lionagi/
与 LangChain / LangGraph 的对比：https://ohdearquant.github.io/lionagi/comparison/
Discord 社区：https://discord.gg/JDj9ENhUE8
PyPI 包：https://pypi.org/project/lionagi/

总结 – lionagi 是一个生产就绪的开源工具包，适用于任何希望以清晰状态、可复现运行和内置治理方式编排 LLM 智能体的人，无论是通过 Python 代码还是强大的 CLI。

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lionagi – 受控的多智能体编排框架

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