1.3 常用的Agent开源技术及分类

1.常用的Agent开源技术

表1-1列出了一些常用的开源Agent应用、开发框架和运行平台，数据主要来自awesome-ai-agents[11]。该代码库的所有者e2b-dev定期对使用率高、有代表性的Agent项目进行整理，并将这些项目的功能说明、分类以及链接一一列出，为Agent开发者提供参考。表1-1中还包含了awesome-ai-agents未收录但本书中用到的Agent相关资源。

2.常用开源技术的分类

Agent的用途非常广泛，涉及领域众多，本书选取了表1-1中一些有代表性的Agent开源技术进行介绍，其中包括Agent应用和Agent开发框架等。笔者在选型时遵循了一系列要求：

❍开源：选入本书的Agent项目必须是开放源代码的，因为如果在书中介绍闭源技术，则可能直接或间接地推广商业项目。

❍活跃：Agent项目近期（一般为3个月，经典项目可适当放宽）要有更新。活跃的项目才会有生命力和前景，基于Agent、LLM的发展速度考量，如果介绍的是一年前已停更的项目，则对读者的帮助不大。

❍Python开发：Agent项目得是用Python语言开发的。在本书介绍的开发技术中，除了极少数客户端会用到Node.js，其他全部是用Python作为开发语言的。统一的开发语言可让读者更专注于Agent技术本身，而无须在不同的语言间来回切换。并且，Python语言的入门门槛较低，适用于大部分开发者。

❍支持本地LLM：如果Agent项目只支持OpenAI的在线服务，则读者实践起来稍显麻烦，学到的知识也少了一半，所以Agent项目一定要支持本地大语言模型（有些项目的说明中只支持GPT-4，但实际上经过配置可以调用OpenAI兼容接口来接入其他LLM服务）。

❍支持多操作系统：如果Agent项目只匹配Windows操作系统的一些特性，那么其通用性、适用性、应用领域就会受到限制，所以书中选择的项目一般都可在多个操作系统上运行。

满足以上条件的项目并不算多，表1-1中列出的Agent项目经过筛选后，只有一部分会出现在本书中。表1-2对这部分有代表性的Agent项目进行了分类，以方便读者理解（注意该分类并不能覆盖所有Agent项目）。