Agent-Field/agentfield

解決的問題

AgentField 為 AI 代理提供了一個生產級的控制平面，將簡單的代理邏輯轉化為可擴展、持久且可觀測的基礎設施。它解決了「膠水程式碼」問題，開發者在從原型推進到分散式代理系統時，不再需要手動實作佇列、重試、服務發現與追蹤。

運作方式

開發者使用 Python、Go 或 TypeScript 將代理邏輯撰寫為普通函式。接著，AgentField 的控制平面（一個無狀態的 Go 服務）會管理這些函式的執行，並自動將它們公開為 REST 端點。它負責處理跨數千個代理的請求扇出，透過 webhooks 和 SSE 管理非同步執行，並提供共享記憶體系統（KV 與向量搜尋），而無需使用如 Redis 等外部資料庫。

適用對象

專為建構多代理系統、且需要擴展到單一台筆記型電腦規模之外的開發者所設計，特別是那些需要高可靠性、稽核追蹤，以及能夠透過 API 將代理整合到現有軟體堆疊中的開發者。

亮點

• 從 Prompt 到生產環境：能夠從單行描述為多代理後端產生完整的 Docker Compose 堆疊。
• 分散式扇出：支援大規模並行執行，單一請求即可觸發數千個代理分支，並具備內建佇列與重試機制。
• 測試框架編排：與 AForge、Claude Code 和 Gemini CLI 等編碼框架整合，以執行多回合編碼任務。
• 治理與身分：每個代理都被分配一個密碼學身分（W3C DID），用於安全、防篡改的稽核追蹤與策略執行。
• 可觀測性：提供即時工作流程 DAG、執行追蹤與 Prometheus 指標，以進行叢集管理。