全面介绍
✨ ConnectOnion：简化 AI 智能体开发的 Python 框架 ✨
ConnectOnion 是一款专为 Python 开发者设计的智能体（Agent）框架，旨在极大地简化 AI 智能体的构建、管理与连接。它让你能够使用简洁的 Python 函数来创建强大的 AI 智能体，告别复杂的类结构，实现代码的优雅与高效！
💡 主要亮点与核心优势
- 函数式编程： 专注于编写清晰的函数。ConnectOnion 会自动将你的函数转换为 AI 智能体可调用的工具，无需额外的封装（如 LangChain 中繁琐的 Tool 类）。
- 极简集成： 被誉为与 OpenAI 集成时最简单高效的智能体框架。上手快，代码量少。
- 一致的 API： 无论是调用 OpenAI、Google Gemini 还是 Anthropic Claude 模型，都通过统一的
llm_do函数实现，提供一致且强大的功能。 - 内置对话与状态管理： 智能体能够自动记住对话上下文，支持多轮交互，让你的智能体更自然、更智能。
- 强大的可扩展性： 通过简单的参数配置（如
plugins=[re_act]）即可轻松集成复杂推理能力（如 ReAct 模式）。 - 生产级部署： 提供便捷的部署方式，支持 Docker、Google Cloud Run 等多种环境，让你的智能体快速上线。
🚀 快速上手，体验非凡
只需几行代码，即可创建你的第一个 AI 智能体：
from connectonion import Agent
agent = Agent("You are helpful", tools=[get_weather])
agent.input("What's the weather in NYC?")
就是这么简单！ConnectOnion 秉承“保持简单事物的简洁，使复杂事物变为可能”的哲学。
🎯 ConnectOnion™ 功能一览
构建你的智能体核心：Agent 类
Agent 是 ConnectOnion 的核心，它能够根据你提供的工具自动完成任务。
-
定义工具：
使用标准的 Python 函数定义智能体可以执行的操作。函数签名（特别是类型提示）会被自动解析，无需手动创建复杂的工具描述。
def add(a: float, b: float) -> float:
return a + b -
创建智能体：
实例化
Agent时传入名称、工具列表以及可选的系统提示（个性设定）和模型参数。agent = Agent(name="my_bot", system_prompt="You are a helpful assistant.", tools=[add, multiply]) -
使用智能体：
通过
agent.input()方法与智能体交互，它将根据内部逻辑和可用工具完成任务。result = agent.input("What is 5 + 3, then multiply by 2?")
通用 LLM 调用：llm_do
ConnectOnion 提供了一个统一的 llm_do 函数，让你能够轻松地进行一次性 LLM 调用，支持结构化输出和多种模型。
-
多模型支持： 轻松切换 OpenAI (GPT 系列)、Google (Gemini 系列) 和 Anthropic (Claude 系列) 模型。
answer = llm_do("What's 2+2?", model="gemini-1.5-flash") -
结构化输出： 结合 Pydantic 模型，可以确保 LLM 返回的数据格式规范，方便后续处理。
class Analysis(BaseModel):
sentiment: str
confidence: float
keywords: list[str]
result = llm_do("I love this product!", output=Analysis) - 自定义提示： 支持内联字符串或文件路径作为系统提示，灵活控制模型行为。
记忆与状态管理
智能体的对话记忆在 ConnectOnion 中被视为一个工具，集成方式非常自然。
-
简单集成： 只需将
Memory()实例添加到智能体的工具列表中。from connectonion import Agent, Memory
memory = Memory()
agent = Agent("You remember user preferences", tools=[memory]) - 自动记忆： 智能体能自动记住用户偏好和历史对话，实现流畅的多轮交流。
高级推理能力：引入插件
ConnectOnion 允许通过插件轻松扩展智能体的推理能力，例如集成 ReAct（Plan + Act + Reflect）循环。
-
一行代码添加 ReAct：
from connectonion.useful_plugins import re_act
agent = Agent("You are a research assistant", tools=[search], plugins=[re_act])
生产级部署
ConnectOnion 认识到将智能体投入生产的重要性，提供简单且灵活的部署选项。
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CLI 快速部署： 通过
co deploy命令即可将智能体项目部署到生产环境。 - Docker 支持： 可以轻松地将你的智能体打包成 Docker 镜像，在任何支持 Docker 的环境中运行。
- 云平台集成： 提供部署到 Google Cloud Run 等Serverless平台的指南，支持自动扩展。
详细日志与调试
框架提供详细的活动日志功能，方便调试和分析智能体行为。
-
自动记录： 默认记录到
.co/logs/和.co/sessions/目录。 - 多种模式： 支持静默模式、自定义日志路径，以及完整的会话 YAML 记录，便于回放和回归测试。
“ConnectOnion: AI Agent = Prompt + Function”
这就是 ConnectOnion 的全部！现在，去创造一些有用的东西吧！
