shibing624/agentica

Build AI agents that run for hours, not seconds. Async-first Python harness: auto context-compaction, cost budgets & death-spiral guards, persistent cross-session memory, self-evolving SKILL.md, /goal long-task loop, 40+ tools, 20+ models, MCP/ACP. Ships a CLI + Web Gateway out of the box.

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它解決了什麼問題

標準的 LLM 介面在處理長時間運行的任務、無限循環以及隨時間遺失上下文時常常遇到困難。Agentica 提供了一個穩健的執行引擎，旨在讓代理可靠地運行而不會「偏離軌道」，管理成本，並在複雜的工具使用循環中防止無限循環。

它是如何運作的

該框架使用由控制流引擎驅動的異步優先代理循環。它透過專門的 /goal 循環管理長期目標，該循環會自動判斷任務何時完成或需要暫停。它通過索引存儲和基於相關性的檢索來處理記憶，並具備一個獨特的自我演進管道，其中成功的任務序列會被編譯成可重複使用的基於 Markdown 的 SKILL.md 檔案。

適合對象

正在構建需要超越簡單聊天介面的複雜 AI 代理的開發者，特別是那些需要多代理協作、持久跨會話記憶以及自主工具執行（如網頁搜尋、檔案操作或代碼執行）的開發者。

特點

自我演進技能：自動將成功的執行序列編譯成可重複使用的技能。
長任務管理：支援帶有 token、時間或回合數上限的 /goal 循環。
穩健執行：內建內容壓縮、成本預算和無限循環保護。
廣泛整合：支援 20+ 個模型和 40+ 個內建工具，包括透過 LangChain/LlamaIndex 的 MCP 和 RAG。
靈活部署：包含 CLI、Web Gateway，以及適用於 Telegram 和 Discord 等即時通訊平台的整合。