agentica
一个Async-First的Python Agent开发框架，让智能体跑得久、能干活、会进化。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：agentica。 它的用途是：一个Async-First的Python Agent开发框架，让智能体跑得久、能干活、会进化。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/agentica/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
`/goal 分析上个月的销售数据，找出销量下降最多的三个品类，并生成一份包含原因分析和改进建议的报告。`，它会启动一个长任务循环，自动调用数据查询、分析和文档生成等工具，在执行过程中管理上下文、追踪成本，并在任务结束后将成功经验沉淀为可复用的技能。
介绍
这个Skill解决了AI智能体在长任务中容易跑飞、工具调用不稳定、缺乏跨会话记忆和持续进化能力的问题。在实际开发中，开发者经常需要构建能够处理复杂、多步骤任务的智能体，但现有框架在异步循环控制、成本预算和防死循环方面支持不足，导致智能体难以可靠地“跑起来”。
使用方式很简单，你只需要通过pip安装agentica，然后通过其CLI或Web Gateway启动智能体。之后就可以通过自然语言指令（如/goal）来设定长程任务，智能体会在异步驱动的Agentic Loop中自动调用工具、管理记忆并执行任务，其内置的上下文压缩和成本追踪能确保任务稳定运行。
它非常适合需要构建生产级、可长期运行AI智能体的团队或个人。尤其是那些已经尝试过LangChain、AutoGen等框架，但受限于其异步支持、记忆持久化或技能复用能力的开发者。对于希望智能体能够从失败和成功中学习，并将经验沉淀为可复用技能的项目尤为合适。
建议在需要智能体执行文件处理、多智能体协作、跨会话记忆等复杂场景时统一使用此工具。需要注意的是，它主要是一个Python框架，要求Python 3.10+环境，并且其核心优势在于异步执行和自进化能力，对于简单的、一次性的聊天式任务可能显得过于重量级。
常见问题
Agentica和LangChain有什么区别？
Agentica是Async-First的agent harness，内置了长任务循环、防死循环、成本预算和自进化Skill编译，而LangChain更侧重于提供模块化组件，长任务和记忆持久化需要开发者自行拼装。
Agentica支持哪些AI模型？
Agentica支持20+种模型，包括OpenAI、Anthropic等主流API，并支持模型路由和fallback配置，具有很高的可替换性。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/agentica/raw/index.md 读取 agentica 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/agentica/raw/index.md（查看排版版本）