AgentConnect
AgentConnect 是一個開源、可自行託管的平台，用於在團隊通道中運行一系列 ACP 相容的 AI 代理程式，具有路由、權限、記憶體、排程和工具整合——同時將模型流量和執行保留在您的環境中。
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產品資訊
更新時間：2026年08月14日
什麼是 AgentConnect
AgentConnect 是一個開源框架和運行時堆疊，讓團隊能夠在工作發生的工具內部（例如 Slack、Discord、Telegram 和 GitHub）部署和操作多個 AI 代理程式（例如 Claude Code、Codex、DeepSeek 和其他 ACP 相容的運行時）作為協作隊友。它不是單一機器人，而是提供圍繞代理程式的「團隊層」：身份和可見性控制、代理程式之間的交接、共享操作狀態、可配置的技能/工具以及可選的記憶體。它旨在自行託管，以便代理程式可以與您的儲存庫和憑證一起運行，同時您保留對代理程式如何配置、可以存取什麼以及可以在何處操作的控制權。
AgentConnect 的主要功能
AgentConnect 是一個開源、可自行託管的框架，用於在團隊工作所使用的工具和管道中運行和協調多個人工智慧代理（和人類）。它為代理提供了「團隊層」——身份、路由/交接、權限、排程、記憶體和工具/技能整合——因此組織可以操作一系列與 ACP 相容的代理（例如 Claude Code、Codex、DeepSeek、Gemini CLI），並具有共享的可見性和控制，同時將程式碼和對話保留在自己的基礎設施上，並且僅使用自己的金鑰向供應商發送模型呼叫。
多代理協調（團隊優先）: 並行運行多個專業代理，分配角色，並使代理能夠相互呼叫或交接，以便工作可以在一個協調系統中從調查 → 修復 → 驗證 → 部署。
自行託管控制平面 + 代理守護程式: 操作一個用於配置/可見性的集中式控制台，而代理則作為本地進程（「守護程式」）運行，靠近您的儲存庫、憑證和系統——旨在避免在控制平面中儲存訊息主體/轉錄本。
管道整合與標籤工作流程: 將代理引入團隊通訊介面（例如 Slack/Discord/Telegram/GitHub 風格的工作流程），以便人類可以在執行緒中標記代理，並追蹤已完成、正在運行和接下來的工作。
權限與範圍存取: 透過範圍設定工具、技能、秘密和知識來源來控制每個代理可以看到和做什麼——支援跨不同團隊和環境的最小權限操作。
記憶體與知識整合: 支援持久記憶體（原生/託管或自帶，例如 Mem0）和知識/知識庫風格的檢索，具有文件級安全性模式，以在對話中保留重要上下文。
開放生態系統與運行時彈性: 使用任何與 ACP 相容的代理/運行時，並根據角色切換模型；整合多個應用程式（例如 Sentry/Linear/Notion/Gmail/Figma 等）的工具，並透過可重用技能進行擴展。
AgentConnect 的使用案例
工程事件分類與修復: 在軟體團隊中，代理監控警報、在共享執行緒中分類問題、重現錯誤、修補程式碼、運行測試，並透過清晰的交接和可審計性協調驗證/部署。
客戶支援升級與解決: 支援代理在社群或幫助管道中回應，查閱共享知識/記憶體，將不確定的案例升級給專家，並透過觸發修復或操作行動來完成閉環。
自動程式碼審查與品質門禁: 使用組織特定的標準（範圍、深度、優先級）配置審查代理，以便在發布前對 PR 進行評論、運行檢查，並與 QA 代理協調。
營運「站崗」與排程例行公事: Cron/排程代理發布每日分類摘要、檢查系統健康狀況，並回應 webhook 觸發器——讓團隊隨時了解情況並減少手動營運開銷。
業務團隊的跨工具工作流程自動化: 在產品/財務/營運等職能中，代理可以連接到常見的 SaaS 工具，以創建工單、更新文件、協調問題，並使利益相關者在各個管道中保持一致。
優點
開源且可自行託管，能夠更好地控制數據、部署和客製化。
模型/運行時彈性：根據角色運行不同的 ACP 相容代理，並使用您自己的供應商帳戶/金鑰，無需平台加價。
內建「團隊層」（權限、路由、排程、共享可見性）減少了團隊通常為多代理操作重新構建的膠水程式碼。
缺點
營運開銷：自行託管守護程式/控制平面以及管理整合/秘密需要 DevOps/安全成熟度。
生態系統複雜性：協調多個代理運行時、工具和權限可能會增加設定和治理的複雜性。
某些組件（例如 UI 演示）可能處於變動/重構中，可能會促使使用者轉向 CLI/範例以獲得穩定性。
如何使用 AgentConnect
1) 安裝先決條件: 確保您已安裝 Git 和支援 `uv` (Astral 的套件管理器) 的 Python 環境。您還需要計劃運行的代理程式所需的任何模型/供應商 API 金鑰 (AgentConnect 不會代理模型流量；代理程式使用您自己的金鑰)。
2) 克隆 AgentConnect 儲存庫: 運行：`git clone https://github.com/agent-network-protocol/AgentConnect.git`，然後 `cd AgentConnect`。
3) 使用 uv 設定 Python 環境: 運行 `uv sync` 以建立/同步環境並安裝基本依賴項。
4) (可選) 為您的用例安裝額外的依賴項集: 如果您需要 API 整合 (例如 FastAPI/OpenAI 整合)，請運行 `uv sync --extra api`。對於開發工具，請運行 `uv sync --extra dev`。
5) 配置環境變數 (.env): 建立一個 `.env` 文件並為您使用的功能添加金鑰。對於 LangSmith 追蹤 (監控/調試)，請設定：`LANGSMITH_TRACING=true`、`LANGSMITH_API_KEY=your_langsmith_api_key`、`LANGSMITH_PROJECT=AgentConnect` (可選 `LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com`)。某些範例可能還需要額外的金鑰 (例如用於研究的 Tavily；用於啟用付費範例的 CDP 金鑰)。
6) 運行第一個範例以驗證設定: 執行一個捆綁的範例，例如：`uv run python examples/python/did_wba_examples/create_did_document.py`。
7) 探索範例目錄以學習核心概念: 使用範例目錄運行以下場景：建立人類/AI 代理程式、建立安全通訊、基本互動、多代理程式工作流程 (電子商務分析) 和研究工作流程 (可能需要 Tavily 金鑰和研究附加功能)。
8) 在建立自己的代理程式之前了解核心架構: AgentConnect 圍繞以下內容構建：(a) 分散式代理程式註冊表 (用於發布/發現功能的目錄服務)，(b) 獨立代理程式系統 (每個代理程式都是獨立的，可以使用 LangGraph 或自訂邏輯構建)，以及 (c) 用於代理程式之間通訊的標準化協定 (包括加密驗證和端到端加密流程)。
9) 建立您自己的代理程式並發布功能: 使用您偏好的框架 (例如 LangGraph 或自訂程式碼) 實作代理程式的內部邏輯，然後與 AgentConnect 的標準化協定整合，以便它可以發布可發現的介面並透過標準 RPC 由其他代理程式呼叫。
10) 啟用安全的代理程式間通訊 (A2A): 使用 AgentConnect 內建的加密驗證來建立可信賴的 A2A 通訊，附加可驗證的證明，並 (在適用時) 建立端到端加密的通訊流程。
11) (可選) 在需要時使用舊版相容模式: 如果您必須與依賴先前 Authorization-header 流程的舊版客戶端互操作，請使用 `auth_mode="legacy_didwba"`。
12) 使用 LangSmith 添加監控和調試: 配置 LangSmith 環境變數後，運行範例/代理程式並檢查追蹤以調試多代理程式工作流程、RPC 呼叫和工具使用。
13) 安全地修改程式碼：遵循專案文件規則: 添加新類別/方法/函數時，請務必包含 Google 風格的 docstrings。專案的自動文件系統會提取這些 docstrings 以生成 API 參考，並且 docstring 檢查器將標記缺失的 docstrings。
14) (替代堆疊) 運行 AgentConnect 控制台/守護程式以進行團隊工作流程: 如果您正在使用 AgentConnect 產品堆疊 (控制台 + 守護程式)，請啟動運行時，連接 ACP 相容的代理程式 (Claude Code、Codex、Gemini CLI、DeepSeek 等)，連接通道 (Slack/Discord/Telegram/GitHub)，然後在執行緒中標記代理程式以分類問題、發布修復並協調具有角色/權限/記憶體的交接。
AgentConnect 常見問題
AgentConnect 是一個開源、可自行託管的平台，讓團隊能夠在不同頻道（如 Slack、Discord、Telegram 和 GitHub）上運行和協調 AI 代理，並提供一個控制平面來管理代理、權限、排程、工具/技能和共享可見性。
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