Agente de IA open source e de uso geral, executado na sua máquina como app desktop, CLI ou API incorporável, para tarefas de programação e outras atividades.
55,5 mil6,5 milRustApache-2.0Atualizado há 9 horas
evalstate/fast-agent
Framework Python e CLI para criar, executar e avaliar agentes de LLM, com suporte a MCP, Agent Skills, ACP e A2A.
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- Issues abertas
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- Último commit
- há 9 horas
O que é?
fast-agent é um framework Python e uma ferramenta de linha de comando para trabalhar com agentes de LLM. Os agentes e workflows são definidos em arquivos simples de prompt e configuração, e podem ser usados em conversas antes, durante e depois da execução de um workflow para ajustar e diagnosticar o comportamento. O projeto também inclui um shell interativo no terminal, onde você pode executar comandos de shell junto com o modelo.
O projeto conecta agentes a servidores MCP via stdio ou Streamable HTTP, incluindo OAuth para servidores remotos, e oferece suporte a Agent Skills definidas em arquivos SKILL.md. O suporte a modelos inclui Anthropic, OpenAI e Google nativamente, enquanto Azure, Ollama e muitos outros ficam disponíveis por meio do TensorZero. Os agentes também podem ser expostos como clientes ACP ou servidores MCP.
Para composição, fast-agent oferece workflows de encadeamento, execução paralela, avaliador-otimizador, roteador, orquestrador e agentes como ferramentas, além de ferramentas de função Python e um padrão MAKER para amostragem repetida com votação.
Recursos principais
- 01Shell interativo de CLI com suporte a comandos de shell e gerenciamento de skills
- 02Conecta a servidores MCP via stdio ou Streamable HTTP, com OAuth
- 03Oferece suporte a Agent Skills (SKILL.md) e clientes ACP
- 04Workflows declarativos de encadeamento, execução paralela, roteador, orquestrador e avaliador-otimizador
- 05Provedores nativos para Anthropic, OpenAI e Google, além de Ollama e outros via TensorZero
Casos de uso
- Executar um agente de programação com acesso ao shell em um projeto local
- Prototipar workflows multiagente em Python com decorators declarativos
- Testar como um LLM interage com um servidor MCP personalizado e diagnosticar seu transporte
- Expor um agente configurado como servidor MCP ou endpoint de cliente ACP
Início rápido
- 1
Instale o gerenciador de pacotes uv
- 2
Inicie uma sessão interativa com suporte a shell
uvx fast-agent-mcp@latest -x
Antes de usar
- Alguns servidores MCP, como Filesystem e Docker, precisam de alterações de configuração no Windows.
- As execuções de automação e do servidor devem definir um modelo usando --model, FAST_AGENT_MODEL, default_model ou a definição do agente.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é fast-agent?
- Framework Python e CLI para criar, executar e avaliar agentes de LLM, com suporte a MCP, Agent Skills, ACP e A2A. fast-agent é um framework Python e uma ferramenta de linha de comando para trabalhar com agentes de LLM. Os agentes e workflows são definidos em arquivos simples de prompt e configuração, e podem ser usados em conversas antes, durante e depois da execução de um workflow para ajustar e diagnosticar o comportamento. O projeto também inclui um shell interativo no terminal, onde você pode executar comandos de shell junto com o modelo.
- fast-agent é gratuito? Qual é a licença?
- fast-agent é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- fast-agent ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de fast-agent foi em 20 de out. de 2026.
- Para que posso usar fast-agent?
- Executar um agente de programação com acesso ao shell em um projeto local Prototipar workflows multiagente em Python com decorators declarativos Testar como um LLM interage com um servidor MCP personalizado e diagnosticar seu transporte Expor um agente configurado como servidor MCP ou endpoint de cliente ACP
- Como instalar fast-agent?
- Instale o gerenciador de pacotes uv Inicie uma sessão interativa com suporte a shell: uvx fast-agent-mcp@latest -x
- Onde consigo fast-agent?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/evalstate/fast-agent
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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