Agentica 是一个轻量级 Python 框架，用于构建 AI 智能体。Async-First 架构，支持工具调用、RAG、多智能体团队、工作流编排和 MCP 协议。
pip install -U agenticaimport asyncio
from agentica import Agent, ZhipuAI
async def main():
agent = Agent(model=ZhipuAI())
result = await agent.run("一句话介绍北京")
print(result.content)
asyncio.run(main())北京是中国的首都，是一座拥有三千多年历史的文化名城，也是全国的政治、文化和国际交流中心。
需要先设置 API Key：
export ZHIPUAI_API_KEY="your-api-key" # 智谱AI（glm-4.7-flash 免费）
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx" # OpenAI
export DEEPSEEK_API_KEY="your-api-key" # DeepSeek- Async-First — 原生 async API，
asyncio.gather()并行工具执行，同步适配器兼容 - 20+ 模型 — OpenAI / DeepSeek / Claude / 智谱 / Qwen / Moonshot / Ollama / LiteLLM 等
- 40+ 内置工具 — 搜索、代码执行、文件操作、浏览器、OCR、图像生成
- RAG — 知识库管理、混合检索、Rerank，集成 LangChain / LlamaIndex
- 多智能体 — Team（动态委派）和 Workflow（确定性编排）
- 安全守卫 — 输入/输出/工具级 Guardrails
- MCP / ACP — Model Context Protocol 和 Agent Communication Protocol 支持
- Skill 系统 — 基于 Markdown 的技能注入，模型无关
- 多模态 — 文本、图像、音频、视频理解
agentica --model_provider zhipuai --model_name glm-4.7-flash
通过 agentica-gateway 提供 Web 页面，同时支持飞书 App、企业微信直连调用 Agentica。
查看 examples/ 获取完整示例，涵盖：
| 类别 | 内容 |
|---|---|
| 基础用法 | Hello World、流式输出、结构化输出、多轮对话、多模态 |
| 工具 | 自定义工具、Async 工具、搜索、代码执行、文件操作 |
| Agent 模式 | Agent 作为工具、并行执行、团队协作、辩论 |
| RAG | PDF 问答、高级 RAG、LangChain / LlamaIndex 集成 |
| 工作流 | 数据管道、投资研究、新闻报道、代码审查 |
| MCP | Stdio / SSE / HTTP 传输、JSON 配置 |
| 应用 | LLM OS、深度研究、客服系统 |
完整使用文档：https://shibing624.github.io/agentica
- GitHub Issues — 提交 issue
- 微信群 — 添加微信号
xuming624，备注 "llm"，加入技术交流群
如果您在研究中使用了 Agentica，请引用：
Xu, M. (2026). Agentica: A Human-Centric Framework for Large Language Model Agent Workflows. GitHub. https://github.com/shibing624/agentica
欢迎贡献！请查看 CONTRIBUTING.md。