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Agent Foundry

基于 LangChain 和 AG-UI Protocol 的 Agent Foundry 实现。采用 MasterAgent + Runtime 的两阶段架构：通过自然语言对话创建 Agent 配置 (AgentSpec)，然后基于配置构建和执行 Agent。

简介

Agent Foundry 是一个用于快速构建、配置和运行 AI Agent 的框架。它不仅提供了代码层面的抽象（Factory, Runtime），还包含了一个交互式的 MasterAgent，能够通过自然语言引导用户完成 Agent 的设计和配置。

目录结构

src/agent_foundry/
├── __init__.py
├── constants.py
├── schemas.py             # 数据模型 (AgentSpec, RuntimeContext 等)
├── factory.py             # AgentFactory (底层构建逻辑)
├── runtime.py             # Runtime (Agent 执行层)
├── master_agent.py        # MasterAgent (对话式配置生成)
├── server.py              # AG-UI Server 实现
├── config/                # 配置文件
├── llm/                   # LLM 工厂与配置
└── tools/                 # 工具系统
    ├── __init__.py
    ├── registry.py        # 工具注册表
    └── ...                # 具体工具实现 (如 web_search.py 等)

examples/                  # 示例代码
├── basic_agent.py
└── agui_server.py

核心特性

  • 🎯 自然语言创建 Agent: MasterAgent 通过对话引导用户，生成标准化的 AgentSpec。
  • 🏗️ 两阶段架构: 分离 "设计" (MasterAgent) 与 "执行" (Runtime) 关注点。
  • 🔌 AG-UI 协议支持: 内置符合 AG-UI 标准的 SSE Server，支持流式交互和前端集成。
  • 🔧 动态工具系统: 基于 tool_registry 的自动发现与注册机制。
  • 🧩 SubAgents 支持: 支持嵌套子 Agent，实现复杂任务分解与上下文隔离。
  • 📄 自描述配置: AgentSpec JSON 格式，易于存储、版本管理和迁移。

架构流程

flowchart TD
    U[用户] -->|自然语言需求| M[MasterAgent]
    M -->|交互/澄清| U
    M -->|生成| Spec[AgentSpec JSON]
    Spec -->|输入| R[Runtime]
    U2[终端用户] -->|对话| R
    R -->|构建| A[可执行 Agent]
    A -->|调用| T[Tools]
    A -->|调用| SA[SubAgents]
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阶段一: 打造 Agent (MasterAgent)

MasterAgent 是一个专门的 Agent，负责：

  1. 理解用户需求（"创建一个帮我查天气和写诗的助手"）。
  2. 使用 ask_clarity_questions 工具主动询问缺失信息（如模型选择、工具配置）。
  3. 最终生成并保存符合规范的 AgentSpec。

阶段二: 使用 Agent (Runtime)

Runtime 负责将静态的 AgentSpec 转换为运行时的 LangGraph/LangChain 对象：

  1. 解析 AgentSpec。
  2. 从 Registry 加载所需工具。
  3. 构建 SubAgents（如果存在）。
  4. 启动 Agent 并处理用户交互。

核心组件详解

1. AgentSpec 规范

AgentSpec 是 Agent 的静态描述，定义在 src/agent_foundry/schemas.py：

class AgentSpec(BaseModel):
    """Main Agent specification."""
    name: str = Field(description="Agent 名称 (英文标识符)")
    description: str = Field(description="职责描述")
    system_prompt: str = Field(description="系统提示词")
    model: str = Field(description="模型类型: pro 或 flash")
    temperature: float = Field(default=0.7, description="采样温度")
    tools: list[str] = Field(description="工具名称列表")
    subagents: list[SubAgentSpec] | None = Field(default=None, description="子 Agent 配置")
    version: str = Field(default="1.0", description="版本")
    max_iterations: int | None = Field(default=None, description="最大迭代次数")

2. Runtime 与 Factory

  • AgentFactory (factory.py): 负责底层的组装工作，如模型实例化、工具加载、SubAgent 包装。
  • Runtime (runtime.py): 面向应用层的入口，提供统一的 build 方法。
from agent_foundry.runtime import Runtime
from agent_foundry.tools.registry import tool_registry

# 构建并运行
available_tools = tool_registry.get_all()
agent_graph = await Runtime.build(agent_spec=my_spec, all_available_tools=available_tools)
await agent_graph.ainvoke(...)

3. 工具系统 (tools/)

工具采用装饰器注册机制。

添加新工具:

  1. 在 src/agent_foundry/tools/ 下创建 Python 文件。
  2. 使用 @tool 装饰器定义函数。
  3. 确保模块被导入（通常在 __init__.py 或通过自动扫描）。
from langchain_core.tools import tool

@tool
def my_custom_tool(query: str) -> str:
    """工具描述..."""
    return "result"

系统启动时会自动将其注册到 tool_registry。

4. AG-UI Server

项目内置了基于 FastAPI 的服务器，实现了 AG-UI 协议，支持流式输出 (SSE)。

启动服务器:

fastapi dev src/agent_foundry/server.py

接口:

  • POST /agui/master/run: 运行 MasterAgent 进行配置生成。
  • POST /agui/runtime/run: 运行指定的 AgentSpec。

开发指南

环境准备

使用 uv 或 pip 安装依赖：

uv sync

运行示例

参考 examples/ 目录下的代码。

# 运行基础 Agent 示例
python examples/basic_agent.py

待办 / 规划中特性

  • SummarizationMiddleware: 针对长对话的自动总结与上下文压缩机制。
  • Memory Persistence: 集成持久化存储 (Postgres/Redis)。