一个去中心化的Agent网络框架，旨在构建具备智能协作能力的 A2A (Agent-to-Agent) 去中心化网络

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一个去中心化的Agent网络框架，旨在构建具备智能协作能力的 A2A (Agent-to-Agent) 去中心化网络

一个去中心化的Agent网络框架，旨在构建具备智能协作能力的 A2A (Agent-to-Agent) 去中心化网络。Agent能够自主发现其他网络节点、共享上下文并协同解决复杂任务，形成一个自组织的去中心化智能体社区。

通过高度集成主流大语言模型（LLM）以及Agent通讯协议，帮助开发者和用户快速开发、部署并管理自己的智能体网络。

功能亮点

• 去中心化协作：
  Agent 能自动发现伙伴协作，自组织控制，运行更可靠。
• 分布式部署：
  无缝支持多节点云端部署，具备可扩展性和高可用性。
• LLM 增强智能：
  开箱即用支持多个主流大模型，轻松实现智能对话与推理功能。
• 模块化与可扩展：
  可轻松自定义Agent、集成新模型或扩展功能。
• 开发者友好 CLI：
  简洁命令行界面，轻松配置与控制Agent。
  
  

安装方式

1. pip install xxx

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依赖 Python 3.10+
快速开始1.设置环境变量

创建 .env 文件：

1. OPENAI_MODEL_NAME=gpt-4o-mini
   
2. OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
   
3. OPENAI_API_KEY=your_api_key

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2.启动Agent

1. from xxx.agent.xxx_agent import IxxxAgent
   
2. from xxx.models.openai import OpenAIModel
   
3. import dotenv
   
4. dotenv.load_dotenv()
   
5. 
   
6. agent =xxxAgent(
   
7.     name="My Agent",
   
8.     model=OpenAIModel(model_id="gpt-4o-mini"),
   
9.     description="A helpful assistant",
   
10.     instructions=["Be polite", "Provide accurate information"],
    
11.     success_criteria="User gets a helpful response"
    
12. )
    
13. 
    
14. response = agent.run("hello")

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项目结构

1. /
   
2. ├── examples                   # Isek 使用示例脚本
   
3. ├── isek                       # 核心功能模块
   
4. │   ├── agent                  # Agent 的逻辑与行为定义
   
5. │   ├── node                   # 节点发现与网络编排
   
6. │   ├── protocol               # Agent 间通信的协议层
   
7. │   ├── memory                 # Agent 的上下文与状态管理
   
8. │   ├── models                 # LLM 后端模型接口
   
9. │   ├── team                   # 多 Agent 协作与组织结构
   
10. │   ├── tools                  # Agent 可调用的function工具库
    
11. │   ├── utils                  # 通用工具函数
    
12. │   ├── cli.py                 # 命令行入口
    
13. │   └── xxx_center.py         # 本地注册中心与协调服务
    
14. ├── script                     # 辅助脚本（如清理工具）
    
15. ├── pyproject.toml             # 构建配置与依赖声明
    
16. └── README.md                  # 项目简介与文档入口

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