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AgentForge – 用於建構 AI 驅動自主代理的低程式碼框架

是什麼 – AgentForge 是一個開源 Python 套件（≥ 3.12），讓您能透過 cogs（基於 YAML 的工作流程檔案）描述 代理、記憶，以及它們之間的互動方式。此框架刻意設計為「低程式碼」：大部分的連接皆以宣告式方式完成，但您仍可在需要時插入自訂 Python 程式碼。

核心概念

• 代理 – 由提示範本與設定檔定義的單一 LLM 支援聊天機器人。
• Cogs – 用於編排一個或以上的代理、加入分支邏輯並連結記憶節點的 YAML 文件。可將 cog 視為可重複使用的流程圖。
• 記憶 – 會話期間代理可讀寫的選擇性持久性上下文，自動提供給 cog 中引用的代理。
• 人格 – 設定代理身分、語氣與背景的獨立 YAML 檔案。
• LLM 無關 – 每個代理可指向不同的模型提供者（OpenAI、Google Gemini、Anthropic Claude，或透過 Ollama/LMStudio 提供的任何本地模型）。

主要功能（列於 README 中）

• 用於多代理編排與分支邏輯的宣告式 Cogs。
• 透過提示範本 YAML 進行可自訂代理。
• 內建、可選的記憶，可在呼叫間持續保存。
• 用於控制風格與上下文的人格檔案。
• 執行時動態編輯提示 – 無需重新啟動程序。
• 支援主流 LLM API（OpenAI、Google、Anthropic）以及透過 Ollama 或 LMStudio 的本地模型。

典型工作流程

1. 安裝 從 PyPI 安裝套件（pip install agentforge）。
2. 執行 快速入門 指南，該指南會建立一個隱藏的 .agentforge/ 目錄。
3. 寫一個簡單的 cog YAML 檔案，引用一個或以上的代理（可選）記憶節點。
4. 使用 CLI 執行 cog；AgentForge 會連接設定的 LLM，傳遞提示，儲存/取得記憶，並回傳最終輸出。
5. 用於生產環境時，將示範用的「除錯」模型替換為真實 API 金鑰（OpenAI、Gemini、Claude，或本地 Ollama 模型）。

誰可能使用它

• 研究人員原型化多代理認知架構。
• 開發需要持久性上下文的聊天式助理的開發者。
• 希望在不重寫程式碼的情況下並行測試不同 LLM 提供者的團隊。
• 用最少样板程式碼演示代理編排概念的教育工作者。

快速上手

• 文件中心：docs/README.md – 中心導覽頁面。
• 快速入門：docs/guides/quickstart.md – 安裝、產生、執行無憑證的煙霧測試。
• 首次真實模型執行：docs/guides/first_real_model_run.md – 設定 API 金鑰或本地模型並執行真實 LLM。
• 進階參考：docs/guides/advanced_reference.md – 深入探討代理、cogs、記憶、儲存、工具與遺留功能。

社群與貢獻

• 歡迎提出問題與拉取請求。
• 可透過電子郵件（contact@agentforge.net）或 Discord（README 中的連結）聯繫。

授權 – GNU GPL-v3。

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以上所有資訊皆直接取自倉儲的 README；未推測任何額外功能。