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LightAgent – 一个超轻量级的开源代理框架

它是什么 – LightAgent 是一个 Python 库，让您可以构建、运行并编排由 LLM 驱动的代理。它专注于精简的代码库、模块化设计以及生产就绪的功能，例如持久化内存、工具集成、多代理路由、确定性工作流以及兼容 OpenAI 的流式 API。

关键功能

功能	提供的价值
单代理运行时	LightAgent 通过单个 run() 调用处理模型调用、可选工具、内存、护栏和流式传输。
内存	内置对长期用户内存的支持 (通过 mem0 模块) 以及用于多代理实验的原型共享内存池。
工具使用	将 Python 函数注册为工具；默认提供安全表达式工具。除非您添加沙盒工具，否则禁止任意 Python 执行。
思维树推理	将复杂查询分解为带有反思的多步骤推理。
多代理协作	LightSwarm 将用户意图路由至专业代理；代理之间可以互相委派任务。
工作流编排	LightFlow 构建具有步骤依赖、重试、检查点、审批节点和恢复/重新运行支持的确定性 DAG 工作流。
动态 DAG	LightDAG (可选) 可持久化运行时图表变更、并发执行工作单元，并在发布产出物前要求验证。
流式 API	返回 OpenAI 风格的流式块，因此您可以将代理放入任何预期 OpenAI 流式格式的聊天 UI 中。
可观测性与追踪	trace=True 可记录结构化事件 (模型调用、工具使用、错误、延迟)，而不改变默认的字符串返回。
安全与护栏	输入、工具和输出护栏模板可拦截私人数据、要求对高风险工具进行人工确认，并遮蔽敏感输出。
人机协作	HumanApprovalHook 让您暂停执行以进行高影响动作的手动审批。
评估工具	LightEvaluator 运行确定性回归案例以验证行为、延迟、成本和政策合规性。
可扩展运行时	会话、AgentRuntime、能力注册表、政策引擎、收件箱/目标/预算，以及用于可扩展生产环境的可选 SQLite-FTS5 检索。

典型使用模式

from LightAgent import LightAgent, LightFlow, HumanApprovalHook, LightEvaluator

# 基本代理
agent = LightAgent(model="gpt-4.1", api_key="…")
print(agent.run("Hello, who are you?"))

# 流式响应
for chunk in agent.run("Tell me a story", stream=True):
    print(chunk, end="")

# 添加工具与护栏
agent = LightAgent(
    model="gpt-4.1",
    tools=[my_search_tool],
    input_guardrails=[block_private_data],
    hooks=[HumanApprovalHook(tools={"send_payment"})]
)

# 使用 LightFlow 进行确定性工作流
flow = LightFlow().step(name="search", tool=my_search_tool).step(name="summarize", depends_on="search")
result = flow.run("Give me a summary of recent AI papers")

# 评估代理行为
report = LightEvaluator().run(agent, [
    EvaluationCase(name="payment policy", query="Pay invoice 42", expected_trace_events=("approval_required",))
])
print(report.to_dict())

安装

pip install lightagent          # 核心库
pip install mem0ai            # 可选内存后端

该包已发布于 PyPI，支持 Python 3.8+，并可与任何兼容 OpenAI 的端点 (OpenAI, OpenRouter, DeepSeek, Qwen, vLLM, llama.cpp 等) 搭配使用。

为什么选择 LightAgent

• 轻量级 – 没有像 LangChain 或 LlamaIndex 那样沉重的依赖。
• 生产就绪 – 持久化会话、检查点工作流、审批钩子和结构化追踪。
• 可扩展 – 插入自定义工具、内存适配器、能力政策或您自己的沙盒。
• 开源 – Apache-2.0 许可，活跃的社区，丰富的文档和示例。

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资源

• 文档: https://sufe-aiflm-lab.github.io/LightAgent/
• GitHub: https://github.com/wanxingai/LightAgent
• PyPI: https://pypi.org/project/lightagent/
• 论文 (arXiv): https://arxiv.org/abs/2509.09292