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evalstate/fast-agent

用于构建、运行和评估 LLM 智能体的 Python 框架与 CLI，支持 MCP、Agent Skills、ACP 和 A2A。

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9小时前

这是什么？

fast-agent 是一个用于开发 LLM 智能体的 Python 框架和命令行工具。智能体与工作流通过简单的提示词和配置文件定义，可以在工作流运行前、中、后与其对话，用于调试和调优。项目还提供交互式终端，可以在模型会话中直接执行 shell 命令。

项目支持通过 stdio 或 Streamable HTTP 连接 MCP 服务器，远程服务器可使用 OAuth 认证，并支持以 SKILL.md 定义的 Agent Skills。原生支持 Anthropic、OpenAI 和 Google 模型，并可通过 TensorZero 接入 Azure、Ollama 等多种模型。智能体也可以作为 ACP 客户端或 MCP 服务器对外提供。

在编排方面，fast-agent 提供 chain、parallel、evaluator-optimizer、router、orchestrator 以及 agents-as-tools 等工作流，同时支持 Python 函数工具，并包含基于投票的 MAKER 重复采样模式。

核心功能

  • 01交互式 CLI 终端，支持执行 shell 命令和管理技能
  • 02通过 stdio 或 Streamable HTTP 连接 MCP 服务器，支持 OAuth
  • 03支持 Agent Skills（SKILL.md）和 ACP 客户端
  • 04声明式的 chain、parallel、router、orchestrator 和 evaluator-optimizer 工作流
  • 05原生支持 Anthropic、OpenAI、Google，并可通过 TensorZero 接入 Ollama 等模型

适用场景

  • 在本地项目中运行带 shell 权限的编程智能体
  • 用 Python 装饰器快速搭建多智能体工作流原型
  • 测试 LLM 与自定义 MCP 服务器的交互并排查传输问题
  • 将已配置的智能体作为 MCP 服务器或 ACP 端点对外提供

快速上手

  1. 1

    安装 uv 包管理器

  2. 2

    启动带 shell 支持的交互式会话

    uvx fast-agent-mcp@latest -x

使用前须知

  • 在 Windows 上，Filesystem 和 Docker 等 MCP 服务器需要修改配置。
  • 自动化和服务器运行必须通过 --model、FAST_AGENT_MODEL、default_model 或智能体定义指定模型。

标签

#ai#agent-framework#mcp#llm#cli#python#agent-skills#a2a#acp#agent

常见问题

fast-agent 是什么？
用于构建、运行和评估 LLM 智能体的 Python 框架与 CLI，支持 MCP、Agent Skills、ACP 和 A2A。 fast-agent 是一个用于开发 LLM 智能体的 Python 框架和命令行工具。智能体与工作流通过简单的提示词和配置文件定义，可以在工作流运行前、中、后与其对话，用于调试和调优。项目还提供交互式终端，可以在模型会话中直接执行 shell 命令。
fast-agent 可以免费使用吗？用的什么许可证？
fast-agent 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
fast-agent 还在维护吗？
活跃维护中。fast-agent 最近一次提交是在 2026年10月20日。
fast-agent 适合用来做什么？
在本地项目中运行带 shell 权限的编程智能体 用 Python 装饰器快速搭建多智能体工作流原型 测试 LLM 与自定义 MCP 服务器的交互并排查传输问题 将已配置的智能体作为 MCP 服务器或 ACP 端点对外提供
fast-agent 怎么安装和运行？
安装 uv 包管理器 启动带 shell 支持的交互式会话: uvx fast-agent-mcp@latest -x
在哪里获取 fast-agent？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/evalstate/fast-agent

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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