trpc-group/trpc-agent-go

A Go framework for building production agent systems with graph workflows, tools, memory, A2A, AG-UI, MCP, evaluation, and observability.

解决的问题

构建生产级 AI Agent 需要管理复杂的流程、持久化记忆、工具集成和可观测性。标准的 LLM 脚本通常缺乏企业级部署所需的并发性、类型安全性和面向服务的架构。

工作原理

tRPC-Agent-Go 提供了一个将 Agent 视为可扩展服务的 Go 原生运行时。它使用基于图的工作流引擎进行复杂路由，使用模块化记忆系统进行会话持久化，并使用丰富的工具生态系统（包括 MCP 支持）进行外部交互。它还具有“自我进化”机制，可以将完成的会话进行审查并转换为可重用的技能。

适用对象

  • Go 开发者：构建可扩展、高并发的 AI 服务。
  • AI 工程师：需要为多智能体系统提供强大的编排、评估和可观测性。
  • 企业团队：需要 OpenTelemetry 追踪和持久化状态管理等生产级功能。

亮点

  • 多智能体编排：支持链式调用、并行执行和循环工作流。
  • GraphAgent：具有多条件路由的类型安全图工作流。
  • Agent 自我进化：异步审查会话以提取并发布可重用的技能。
  • 生产级可观测性：内置 OpenTelemetry 追踪和 Langfuse 集成。
  • 丰富的工具链：支持函数工具、MCP、网络搜索和代码执行。
  • 记忆与 RAG：为上下文感知型 Agent 提供集成的记忆服务和知识检索。