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Agent 跑通 Demo 只是第一步,真正的地狱在上线之后
https://github.com/limenagent/prodagent现在几乎所有人都可以快速跑通一个 Agent 。 LangGraph、各种低代码平台十几行代码就能实现工具调用、多轮思考。但只要往生产环境一推各种诡异故障接踵而至Agent 无限循环token 和成本一夜跑飞进程意外崩溃全部执行状态直接丢失任务只能从头重来LLM 幻觉触发高危工具调用发生越权、指令注入上下文不断膨胀没有可控的压缩策略语义疯狂丢失缺少熔断、重试、审批异常场景全靠业务代码手写兜底多子 Agent 协作花销、状态、权限完全失控。绝大多数框架擅长把 Agent 跑起来但很少把「稳定性、护栏、故障恢复」作为一等公民设计。 很多生产防护能力需要开发者自己一片片拼凑。这里开源prodagent一套面向生产环境的 Python LLM Agent 框架它的核心理念大模型是概率的生产系统需要确定性。把刹车、护栏、状态机做进运行时内核而不是事后补丁。内置生产级原生能力✅四维硬预算管控turns / 时长 /token/ 费用四重硬阈值触顶立刻终止子 Agent 开销自动汇总回父 Agent✅Checkpoint 崩溃恢复进程 crash 重启任务从断点继续执行不用重做全部工作✅完整韧性体系多策略退避重试、工具级 Agent 级熔断、异常自动 suspend✅纵深安全防护五层注入防护、污点追踪、工具分级权限、HITL 人工审批门禁✅多种执行范式动态 PLAN_FIRST DAG / ReAct 循环 / 静态 Workflow一套框架自由切换✅原生多智能体父子委派、peer 横向接力支持复杂业务任务编排✅五级可控上下文压缩每一档都定义语义损失边界不是粗暴截断✅存储可插拔本地 File/Memory 开箱即用生产切换 Postgres / Neo4j / Qdrant / Redis✅原生 MCP 协议、OTLP 链路可观测、内置评测回归流水线自带 Playground 可视化调试界面make playground一条命令启动支持 FakeLLM 零 API‑Key 体验附带 8 个完整端到端业务示例深度调研、金融审计、邮件分拣、AIOPS 故障处置等。它不是又一个快速做原型的 Agent 脚手架而是给长期运行业务 Agent 准备的生产底座。GitHubhttps://github.com/limenagent/prodagentAgent 的可视化事件流 —— 每个 Agent 生命周期事件PLAN 的 DAG、STEP 状态、SUB-AGENT fan-out、TOOL CALL、BUDGET ...都是一张可观测的卡片。
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