{"repo":"Jacob-liu1996/miniagent","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/Jacob-liu1996/miniagent","clone":"git clone https://github.com/Jacob-liu1996/miniagent.git","description":"A lightweight intelligent agent framework implementing the complete ReAct pattern","language":"Python","stars":187,"topics":["agent","ai","automation","framework","intelligent-agent","llm","openai","python","tools"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"MiniAgent 一个轻量级的智能代理框架，实现完整的 ReAct（推理-行动）模式 ✨ 特性 • 📦 安装 • 🚀 快速开始 • 📚 文档 • 🤝 贡献 --- 📖 项目简介 MiniAgent 是一个轻量级的智能代理框架，实现了完整的 ReAct（推理-行动）模式和工具调用机制。项目采用简洁的架构设计，用约400行代码提供了智能代理的核心功能。这个项目旨在帮助开发者快速理解智能代理的核心概念和实现原理，并提供一个可扩展的基础平台。 ✨ 特性 - 🧠 ReAct模式 : 完整实现推理-行动循环 - 🔧 工具系统 : 可扩展的插件式工具架构 - ⚡ 异步编程 : 基于现代Python异步框架 - 📦 轻量级 : 仅约400行核心代码，依赖极简 - 🎓 教育友好 : 清晰的代码结构，丰富的注释和示例 - 🔌 易扩展 : 简单易用的工具开发接口 📦 安装 环境要求 - Python 3.8+ - OpenAI API Key 安装步骤 1. 克隆仓库 2. 安装依赖 3. 设置API密钥 🚀 快速开始 交互模式 运行示例 基础用法 🏗️ 核心架构 核心组件 1. Message & Memory : 消息和记忆系统 2. BaseTool : 工具基类和具体工具实现 3. SimpleLLM : 简化的语言模型接口 4. MiniAgent : 核心代理类，实现ReAct模式 💡 快速体验 MiniAgent 支持多种任务类型： - 📁 文件操作 ：创建、读取、编辑文件 - 🐍 Python代码 ：执行Python程序和计算 - ⚡ 命令行 ：运行系统命令 - 📊 数据处理 ：清洗和转换数据 示例对话 ： 更多示例请查看 examples.py 📚 文档导航 🚀 新手必读 - README.md - 项目介绍（当前页面） - examples.py - 使用示例 - main mini.py - 交互模式 📖 深入学习 - 学习指南 - 深入理解架构和原理 - 项目结构 - 完整文件说明 🔧 开发相关 - 贡献指南 - 参与开发 - 部署指南 - GitHub部署 - 安全策略 - 安全最佳实践 - 更新日志 - 版本历史 🎯 核心特色 - 🧠 ReAct模式 - 完整的推理-行动循环 - 🔧 可扩展 - 插件式工具系统 - 📦 轻量级 - 仅400行核心代码 - 🎓 易学习 - 清晰的代码和丰富文档 🤝 贡献 我们欢迎各种形式的贡献！请查看 贡献指南 了解详细信息。 贡献方式 - 🐛 报告 Bug - 💡 提出新功能建议 - 📝 改进文档 - 🔧 提交代码修复 - ⭐ 给项目点星星 开发设置 📄 许可证 本项目基于 MIT License 开源。 🌟 Star 历史 --- 如果这个项目对你有帮助，请给它一个 ⭐️ Made with ❤️ by MiniAgent Contributors","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/Jacob-liu1996","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/Jacob-liu1996/miniagent/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}