vamplabAI/sgr-agent-core

解决的问题

SGR Agent Core 提供了一个构建智能研究代理的框架，能够执行复杂的推理和工具选择。它解决了 AI 代理中对结构化、可靠推理流程的需求，超越了简单的基于提示的工具调用，采用了一种更系统的方法，称为 Schema-Guided Reasoning (SGR)。

工作原理

该框架基于 SGR 概念实现了两阶段架构。它提供了一个 BaseAgent 接口，开发者可以扩展该接口来创建专用代理。系统支持多种代理类型，包括 SGRAgent、ToolCallingAgent 和 SGRToolCallingAgent，并可与任何 OpenAI 兼容的 LLM（包括本地模型）集成。

为促进研究，它内置了网页搜索、页面内容提取和推理工具。它可以作为 REST API 服务器（OpenAI 兼容）部署，也可作为 Python 库使用，还支持通过 stdio 通信的 Agent Client Protocol (ACP)。

适用人群

• 希望构建具有结构化推理能力的研究导向代理的 AI 开发者
• 希望通过 REST API 将代理工作流集成到现有应用中的 软件工程师
• 需要私有、本地 LLM 驱动的研究工具的 研究人员

主要亮点

• Schema-Guided Reasoning：结合结构化推理与灵活的工具选择。
• OpenAI 兼容性：提供 OpenAI API 端点的即插即用替代方案，支持任何 OpenAI 兼容的 LLM。
• 实时流式传输：内置对通过 Server-Sent Events (SSE) 进行流式响应的支持。
• 可扩展架构：使用提供的 BaseAgent 接口，轻松创建自定义代理和工具。
• 支持 Agent Client Protocol：通过 stdio 上的 JSON-RPC 实现与编辑器和工具的集成。