Un framework de Rust para crear runtimes de agentes de IA componibles que combinan modelos, herramientas, memoria y otros agentes.
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wanxingai/LightAgent
Framework ligero de Python para crear agentes compatibles con OpenAI, con herramientas, memoria, guardrails, trazas, hooks, enrutamiento multiagente y workflows.
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- Último commit
- hace 11 días
¿Qué es?
LightAgent es un framework de Python para crear agentes LLM que funcionan con modelos compatibles con OpenAI y generan salida en streaming. Está desarrollado sin LangChain ni LlamaIndex, y ofrece herramientas personalizadas en Python, además de integración con herramientas MCP mediante stdio, SSE y Streamable HTTP. La memoria es conectable, con compatibilidad nativa con el módulo mem0 y aislamiento por usuario mediante user_id y MemoryPolicy.
Además de los agentes individuales, el framework ofrece tres capas de orquestación: LightSwarm, para el enrutamiento por roles entre agentes especializados; LightFlow, para workflows DAG deterministas de varios pasos con reintentos, checkpoints, reanudación y nodos de aprobación; y LightDAG, para grafos de tareas persistentes con verificación dinámica. Un runtime opcional basado en eventos añade Sessions duraderas, ejecución asíncrona y controles de políticas.
Para uso en producción, incluye guardrails de entrada, herramientas y salida, hooks de runtime ordenados, exportación de trazas opcional, un sistema de evaluación determinista y aprobación humana para herramientas de alto riesgo. La documentación explica cómo configurar proveedores de modelos como OpenRouter, vLLM, llama.cpp y otros endpoints compatibles.
Funciones clave
- 01Admite herramientas personalizadas en Python y servidores MCP mediante stdio, SSE y Streamable HTTP.
- 02Backends de memoria conectables, con compatibilidad nativa con mem0 y aislamiento por usuario.
- 03LightSwarm enruta solicitudes entre agentes especializados según sus roles.
- 04LightFlow ejecuta workflows DAG con reintentos, checkpoints, reanudación y pasos de aprobación.
- 05Guardrails de entrada, herramientas y salida, además de hooks de runtime ordenados para aplicar políticas.
- 06Trazas opcionales de ejecución, exportación de trazas y un sistema de evaluación determinista.
Casos de uso
- Crear un chatbot o asistente que use herramientas para llamar a API internas.
- Enrutar solicitudes de clientes a agentes especializados, por ejemplo, de soporte, finanzas o RR. HH.
- Ejecutar workflows de varios pasos que requieran reintentos, checkpoints y aprobación humana.
- Conectar un modelo autoalojado, como vLLM o llama.cpp, a un agente con herramientas.
Antes de usarlo
- El proyecto aún es anterior a la versión 1.0 (v0.11.0) y su README menciona un esfuerzo por estabilizar la API, por lo que puede haber cambios incompatibles.
- Las herramientas heredadas que ejecutan Python arbitrario están bloqueadas en el despacho de modelos y herramientas, así que las herramientas deben usar safe_expression o una herramienta aislada personalizada.
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Preguntas frecuentes
- ¿Qué es LightAgent?
- Framework ligero de Python para crear agentes compatibles con OpenAI, con herramientas, memoria, guardrails, trazas, hooks, enrutamiento multiagente y workflows. LightAgent es un framework de Python para crear agentes LLM que funcionan con modelos compatibles con OpenAI y generan salida en streaming. Está desarrollado sin LangChain ni LlamaIndex, y ofrece herramientas personalizadas en Python, además de integración con herramientas MCP mediante stdio, SSE y Streamable HTTP. La memoria es conectable, con compatibilidad nativa con el módulo mem0 y aislamiento por usuario mediante user_id y MemoryPolicy.
- ¿LightAgent es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- LightAgent es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿LightAgent sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de LightAgent fue el 28 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar LightAgent?
- Crear un chatbot o asistente que use herramientas para llamar a API internas. Enrutar solicitudes de clientes a agentes especializados, por ejemplo, de soporte, finanzas o RR. HH. Ejecutar workflows de varios pasos que requieran reintentos, checkpoints y aprobación humana. Conectar un modelo autoalojado, como vLLM o llama.cpp, a un agente con herramientas.
- ¿Dónde consigo LightAgent?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/wanxingai/LightAgent
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
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