chitti
一个可扩展的多模型、多客户端智能体开发框架。
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：chitti。 它的用途是：一个可扩展的多模型、多客户端智能体开发框架。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/chitti/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
“基于Chitti框架，帮我初始化一个能同时响应Slack消息和Web端请求的客服机器人项目骨架。”，它会引导你配置项目并选择集成的AI模型。接着，你可以
对AI说：“我想让这个机器人在Web端使用GPT-4，在Slack端使用Claude，该怎么配置？”，它会为你解释如何在Chitti的配置文件中分别设置不同客户端的模型提供商。
介绍
Chitti 是一个旨在解决智能体（Agent）开发碎片化问题的开源框架。它提供了一个统一的平台，让开发者能够构建可以同时服务于多种客户端（如命令行、Slack、网页、语音）并连接不同模型供应商的智能体，从而避免了为每个渠道和模型重复开发适配层。
使用上，开发者可以基于 Chitti 的架构快速搭建智能体应用。它提供了模块化的设计，允许你轻松集成新的模型 API（如 OpenAI, Anthropic 等）和客户端接口，并通过配置或代码来定义智能体的行为与工作流，实现一次开发、多端部署。
这个框架非常适合需要构建企业级或多渠道 AI 应用的智能体开发者、全栈工程师以及希望统一管理 AI 交互后端的团队。它降低了将 AI 能力集成到不同业务场景的技术门槛。
建议在项目初期就考虑采用 Chitti 来统一技术栈，以应对未来可能增加的新模型或客户端需求。需要注意的是，它本身是一个开发框架，而非开箱即用的最终产品，需要一定的开发投入。
核心特点
核心区别在于其“多模型支持”与“多客户端统一服务”的一体化设计。不同于仅针对单一模型或单一交互界面的技能，Chitti 从架构层面抽象了模型层和客户端层，让开发者能专注于智能体核心逻辑，并轻松扩展其服务范围。
注意事项
不适合希望直接使用现成、无需编码的 AI 应用功能的终端用户。
常见问题
Chitti 和 LangChain 有什么区别？
Chitti 更侧重于构建可服务多种终端客户端的智能体应用，而 LangChain 更专注于大语言模型应用的编排链（Chain）构建，两者侧重点不同，Chitti 在客户端适配方面更集成。
需要多少编程经验才能使用 Chitti？
需要具备 Node.js/JavaScript 的中级开发经验，因为它是一个开发框架，需要编写代码来定义智能体行为和集成组件。
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/chitti/raw/index.md 读取 chitti 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/chitti/raw/index.md（查看排版版本）