AgentField

一句话定位

面向 AI 后端的”生产基础设施”：一个 Kubernetes 风格的无状态 Go control plane + 多语言 SDK（Python/Go/TypeScript），把任意函数变成可被前端/后端/其他 agent/定时任务直接 curl 的 REST 端点；同时为每个 agent 颁发密码学身份（W3C DID/VC，类 Okta 的 IAM）、做跨 agent 路由编排、记忆、异步执行、人审暂停与可验证审计——目标是”用框架证明行为，用 AgentField 把 agent 跑成生产系统”。

设计理念 / 顶层架构

AgentField 的范式是 platform / control-plane，而非单体 agent 库。它刻意把”写 agent 逻辑”与”跑 agent 生产化”分层，核心设计取舍：

• 控制平面与数据平面分离：control plane 是一个 无状态 Go 服务（Gin + zerolog + Viper），agent 进程从任意位置（笔记本、Docker、K8s）连上来注册能力；所有跨 agent 调用都经控制平面路由、构建 workflow DAG、注入 metrics、强制策略——禁止 agent 之间直连 HTTP（CLAUDE.md “Agent-to-Agent Communication”）。
• 装饰器即端点：SDK 侧用 @app.reasoner()（AI 判断）/ @app.skill()（确定性代码）装饰普通函数；app.run() 一行就把每个函数暴露为 POST /api/v1/execute/{node}.{func}，并在启动时自动向控制平面注册（service mesh，零配置）。最小侵入：无 DSL、无 YAML、无 graph wiring。
• 三层 monorepo：control-plane/（Go：internal/{handlers,services,storage,events,core,...} + cmd/agentfield-server、cmd/af CLI + 嵌入式 React/TS web UI）；sdk/{python,go,typescript}（构建 agent 的库，Python 基于 FastAPI/Uvicorn）；web UI 经 Go embed 打进单一二进制。
• 存储可切换：local 模式 SQLite+BoltDB（零外部依赖），cloud/PostgreSQL 模式（goose 迁移，生产就绪）；services 调统一 storage 接口，按 config 切后端。
• 身份内建：每个 agent 自动获得 W3C DID + Ed25519 密钥，每次执行可产出可离线验证的 Verifiable Credential（af vc verify audit.json）。
• 入口 API：from agentfield import Agent, AIConfig；核心动词 app.ai()（结构化 LLM）/app.call()（跨 agent）/app.pause()（人审）/app.harness()（多轮编码 agent）/app.memory/app.discover()/app.note()。

最小示例（取自 README）：

from agentfield import Agent, AIConfig
from pydantic import BaseModel

app = Agent(
    node_id="claims-processor",
    version="2.1.0",                                  # 支持 canary / A-B / blue-green
    ai_config=AIConfig(model="anthropic/claude-sonnet-4-20250514"),
)

class Decision(BaseModel):
    action: str        # "approve" | "deny" | "escalate"
    confidence: float
    reasoning: str

@app.reasoner(tags=["insurance", "critical"])
async def evaluate_claim(claim: dict) -> dict:
    decision = await app.ai(                          # 结构化 AI 判断，返回 typed Pydantic
        system="Insurance claims adjuster. Evaluate and decide.",
        user=f"Claim #{claim['id']}: {claim['description']}",
        schema=Decision,
    )
    if decision.confidence < 0.85:
        await app.pause(                             # 人审：挂起执行，webhook 通知，批准后恢复
            approval_request_id=f"claim-{claim['id']}",
            approval_request_url=f"https://internal.acme.com/approvals/claim-{claim['id']}",
            expires_in_hours=48,
        )
    await app.call("notifier.send_decision", input={ # 跨 agent 调用，经控制平面 traced
        "claim_id": claim["id"],
        "decision": decision.model_dump(),
    })
    return decision.model_dump()

app.run()
# 暴露：POST /api/v1/execute/claims-processor.evaluate_claim

组件实现（横向逐项）

设计权衡与特性

• “AI 后端”定位 vs 框架：作者明确把 LangChain/CrewAI/PydanticAI/OpenAI Agents SDK 归为”证明行为”的框架，把 Temporal/Airflow 归为工作流引擎，把 n8n/Zapier 归为可视化搭建——AgentField 自定位为三者之上的”运行层”。它不和你写 agent 逻辑的框架竞争，而是接管”路由、协调、抗故障、策略治理、审计”。可与任意框架组合。
• 编排类 Kubernetes，身份类 Okta：控制平面像 K8s（无状态、声明能力、健康状态机 pending→starting→ready→degraded→offline、加权流量路由）；身份像 Okta（每个 agent 一个 DID 而非共享 API key，VC 三级层次 Platform→Node→Function，tag 策略由基础设施而非 prompt 强制）。这套”给 agent 做 IAM”的设计在同类里少见。
• 多语言对等 SDK：Python（FastAPI 基座，DX 最全）、Go、TypeScript 都能注册 reasoner/skill；控制平面语言无关。Harness 编排（多轮编码 agent，Claude Code/Codex/Gemini CLI/OpenCode + schema 约束 + 成本/turn 上限 + 多层输出恢复）是较独特的”把 coding agent 当一等公民调度”能力。
• 可验证审计是一等公民：每次执行可产 tamper-proof VC，离线可验，配合 app.note() 与非否认签名，面向金融/保险/安全等合规场景（README 示例多为 claims/security/audit）。
• 强项 / tradeoff：强在”生产化”(异步/重试/canary/HITL/审计/服务发现)与零依赖记忆；tradeoff 是必须运行控制平面这一中心组件（所有跨 agent 流量过它），且推理智能本身较薄——复杂 agent 行为要靠 app.ai 自拼或外部 harness，框架不替你做 ReAct/planning。
• 待确认：① GitHub stars 数（README badge 动态、未在源码内固化）= 待确认；② TypeScript SDK 细节本次未逐文件核验（README/CLAUDE.md 声明存在）；③ app.ai 的 schema 既走 prompt 指令又走 response_format，对不支持 json_schema 的 provider 的回退行为本次未深入核验。
• 一致性：License 在 LICENSE 文件、README badge、Python pyproject.toml（license = {text = "Apache-2.0"}）三处一致为 Apache-2.0；版本 VERSION/pyproject 一致（0.1.89）。

关联

• component-taxonomy · multi-agent-orchestration · single-vs-multi-agent
• 同范式(platform/控制平面+电池)：connectonion · 源码：agents-example/agentfield/