2FastLabs/agent-squad

项目概览

其 GroundedAgent 采用双 LLM 协作（收集器与隔离的呈现器）来约束输出，提供了基于事实防漂移的具体模式。

项目类型

AI Agent · AI 工作流

应用场景

知识问答 · 自动化执行

部署方式

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License

Apache-2.0

适合谁

• 需要编写代码来定义和实例化智能体，并寻求在 Python、TypeScript 或 Swift 环境中编排多个智能体的开发者。
• 希望在多智能体工作流中确保输出基于检索数据、防止内容漂移的 AI 工程师。

核心能力

• 基于上下文和内容分析用户输入，将查询路由到最合适的专用智能体。
• 跨不同的智能体和会话维护对话连贯性。
• 支持智能体的流式和非流式两种响应输出方式。
• 允许插入自定义的智能体、分类器、存储和检索器。
• 包含专门为 AWS Bedrock 和 Amazon Lex 预构建的智能体。
• 一个主智能体使用智能体即工具架构并行协调一组专用智能体。
• 使用两个 LLM（收集器和隔离的呈现器）来确保答案与获取的数据匹配，不发生漂移。
• 提供单一且与助手无关的技能文件，包含 API 签名和任务配方，供 AI 助手编写正确的框架代码。

限制与风险

• 实现和使用该框架必须具备编程知识，不适合无代码用户。
• 运行智能体通常需要付费访问外部 LLM API。

如何开始

• 安装具有中等难度，需要编写代码定义和实例化智能体。成功路径包括：通过 pip 或 npm 安装包、实例化编排器、调用 route_request 传入查询。

核验依据

• GitHub 项目简介: Flexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations
• README: Agent Squad routes each user query to the most suitable of your specialized agents and maintains conversation context across them. You get pre-built agents, classifiers, and stora…
• README: Python and TypeScript maintain feature parity and run anywhere — AWS Lambda, containers, your laptop. The new **Swift runtime** brings the same orchestration model to Apple platfo…
• README: npm install agent-squad
• README: 1. User input is analyzed by a **Classifier**. 2. The Classifier uses the agents' descriptions and the conversation history to select the best agent for the turn.

内容核验时间：