每个智能体都运行一个紧凑的执行循环——从感知输入到交付结果——在每个错误节点自动重新规划。
每个智能体都运行在可组合的层级栈上。无需触碰其他层，即可替换、扩展或检测任意一层。
摄入原始输入——文本、视觉、结构化数据、工具调用
思维链、ReAct 及树状思维规划器
执行工具调用、HTTP 请求及子智能体派发
短期工作记忆 + 长期向量召回
多智能体协同、任务委派、共识机制
实时追踪每个循环、令牌和工具调用
# 构建完整六层架构
from aigentic import AgenticStack
stack = AgenticStack(
# L1 – Perception
perception=["text", "vision", "tools"],
# L2 – Reasoning
reasoner="react_cot", max_loops=12,
# L3 – Actions
tools=[search, calendar, crm],
# L4 – Memory
memory=VectorStore(dim=1536),
# L5 – Orchestration
orchestrator=Supervisor(
workers=["data", "analyst", "writer"]
),
# L6 – Observability
tracer=OTelTracer(endpoint=TRACE_URL)
)
result = await stack.run(goal="Analyse Q2 pipeline")from aigentic import Agent, Layer
# 组装六层智能体架构
agent = Agent(
perception = Layer.perception(sources=["text", "api"]),
memory = Layer.memory(backend="qdrant"),
reasoning = Layer.reasoning(model="claude-opus"),
action = Layer.action(tools=[search, crm, db]),
)
# 启动自主执行循环
result = await agent.run("分析本季度销售趋势")六层解耦设计——感知、记忆、推理、行动、观察、协调——每层均可独立替换和扩展。
通过类型安全的工具注册接口，将任意 REST API、Python 函数或 MCP 服务接入智能体工具链。
内置向量存储、短期工作记忆和长期知识库，智能体可跨会话保持连贯的上下文理解。
每个推理步骤、工具调用和决策节点均生成结构化日志，与 OpenTelemetry 及主流监控平台无缝集成。
AI·GENTIC 框架已在多个行业的生产环境中验证，为开发者提供开箱即用的智能体模板。
构建能自主处理商品推荐、库存调度、动态定价和售后服务的智能体系统，全链路无需人工干预。
部署能实时采集市场数据、分析风险敞口、生成合规报告并触发交易信号的自主分析智能体。
用 AI·GENTIC 框架构建自定义 AI 工具、代码审查智能体、文档生成器和自动化测试管道，加速开发流程。
REST API、Python SDK、MCP 协议和事件 Webhooks——从第一天起即可接入您的技术栈。
通过标准 REST 接口调用智能体，实时流式返回每个推理步骤的中间状态和最终结果。
告诉我们您的开发需求，我们将为您提供专属的框架访问权限和技术支持。
关于 Aigentic 框架、部署方式和定价的所有常见问题。
我们的技术团队通常在 1 个工作日内回复。