腾讯开源 tRPC-Agent-Go：让 Go 开发者轻松构建智能 AI 应用-低调大师

腾讯开源 tRPC-Agent-Go：让 Go 开发者轻松构建智能 AI 应用

2025-08-26 132

腾讯 tRPC团队之前开源了 A2A 开发框架tRPC-A2A-Go 和 MCP 开发框架 tRPC-MCP-Go，现在进一步推出 tRPC-Agent-Go 开发框架，实现 Go 语言 AI 生态开发框架的闭环。

公告称，当前主流 Agent 框架（AutoGen、CrewAI 、Agno、ADK等）大部分都是基于 Python，而 Go在微服务、并发与部署方面有天然优势，Go在腾讯内部也有大规模应用，业界基于Go语言的Agent框架较少，大部分都是编排式的workflow框架，缺少真正的“去中心化、可协作、能涌现”的自主多 Agent 能力。tRPC-Agent-Go 直接利用 Go 的高并发与 tRPC 生态，把 LLM 的推理、协商和自适应性带到 Go 场景，满足复杂业务对“智能+性能”的双重需求。

tRPC-Agent-Go 采用模块化架构设计，由多个核心组件组成，组件都可插拔，通过事件驱动机制实现组件间的解耦通信，支持callback插入自定义逻辑：

Agent：核心执行单元，负责处理用户输入并生成响应
Runner：Agent 的执行器，负责管理执行流程，串联 Session/Memory Service 等能力
Model：支持多种 LLM 模型（OpenAI、DeepSeek 等）
Tool：提供各种工具能力（Function、MCP、DuckDuckGo 等）
Session：管理用户会话状态和事件
Memory：记录用户的长期记忆和个性化信息
Knowledge：实现 RAG 知识检索能力
Planner：提供 Agent 的计划和推理能力
CodeExecutor：提供Agent代码执行能力，支持Local，Container等模式

核心特点

多样化 Agent 系统

LLMAgent：基于大语言模型，支持工具调用和推理
ChainAgent：链式执行，支持多步骤任务分解
ParallelAgent：并行处理，支持多专家协作
CycleAgent：循环迭代，支持自我优化
GraphAgent：图工作流，兼容现有编排习惯

丰富工具生态

内置常用工具
支持 Function、MCP 协议等多种扩展方式
灵活的工具组合和调用策略

智能会话管理

支持 Redis 和内存存储的会话持久化
长期记忆和个性化信息保持
RAG 检索增强生成能力
实时事件驱动架构

全链路可观测性

OpenTelemetry 全链路追踪和性能监控
可视化调试界面和实时监控
结构化日志和错误追踪

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原文链接：https://www.oschina.net/news/368583

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