littleblacky/agenticforge

Агентская ошибка

Создавайте готовые к производству агенты ИИ TypeScript с инструментами, памятью, навыками и протоколами.

中 | английский

Обзор

AgenticFORGE - это монорепо-фреймворк TypeScript для создания агентов ИИ, управляемых инструментами. Он обеспечивает полный стек от основных абстракций LLM до расширенных рабочих процессов агентов, маршрутизации навыков, памяти + RAG, встроенных инструментов и протоколов связи с несколькими агентами.

Если вы хотите, чтобы один унифицированный SDK создавался из простого чат-бота в многоагентную систему, начните с T0.

##Почему агенты

• ** Архитектура инструмента **: Стандартизированная Tool, ToolRegistry, ToolChain и модель выполнения асинхронизации Simple, FunctionCall, ReAct, PlanSolve, Reflection, SkillAgent и WorkflowAgent Система навыков: Определите навыки с классами SKILL.md или TypeScript; SkillDispatcher автомаршруты по ключевому слову (нулевая стоимость LLM), а затем намерение LLM; withSkills Память + встроенный RAG: Рабочая / эпизодическая / семантическая / перцептивная память с подключаемыми магазинами

AgenticFORGE

Build production-ready TypeScript AI agents with tools, memory, skills, and protocols.

中文 | English

---

Overview

AgenticFORGE is a monorepo TypeScript framework for building tool-driven AI agents. It provides a complete stack from core LLM abstractions to advanced agent workflows, skill routing, memory + RAG, built-in tools, and multi-agent communication protocols.

If you want one unified SDK to build from a simple chatbot to a production multi-agent system, start with @agenticforge/kit.

---

Why AgenticFORGE

• Tool-first architecture: Standardized Tool, ToolRegistry, ToolChain, and async execution model
• Multiple agent paradigms: Simple, FunctionCall, ReAct, PlanSolve, Reflection, SkillAgent, and WorkflowAgent
• Skill system: Define skills with SKILL.md or TypeScript classes; SkillDispatcher auto-routes by keyword (zero LLM cost) then LLM intent; withSkills mixin adds skill routing to any Agent type
• Memory + RAG built-in: Working / episodic / semantic / perceptual memory with pluggable stores
• Protocol layer included: MCP, A2A, and ANP implementations for inter-agent communication
• Production-friendly TypeScript: ESM/CJS builds, strict typing, modular packages, and subpath imports

---

Package Architecture