Shannon

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简介

Shannon 是一个面向生产环境的多智能体编排框架，使用 Go 语言构建，专注于高效可靠的 Agent 协调与任务调度，适合企业级多 Agent 系统部署。

核心特性

  • 生产级多智能体编排，支持 8 种执行策略——Simple、DAG、ReAct、Research、Exploratory、Browser Use、Domain Analysis 和 Swarm——按任务复杂度自动路由
  • Temporal 工作流引擎支持时间旅行调试——逐步回放任何代理执行过程，实现完全可观测性和事后分析
  • 每个任务/代理的硬性 Token 预算控制，支持自动模型降级和成本优化——研究策略可降低 50-70% 成本
  • WASI 沙箱实现安全代码执行，支持 OPA 策略执行、多租户隔离以及 Prometheus/OpenTelemetry 可观测性
  • 兼容 OpenAI 的 API，提供 Python SDK、REST API、SSE 流和桌面应用——可直接替换现有 OpenAI 集成
  • 基于 OPA 策略的人机协作审批工作流，支持 WebSocket 守护进程客户端、定时任务和会话连续性

适用场景

💡 需要生产可靠性、成本控制和审计合规的企业级多智能体系统
💡 使用分级模型策略优化成本的研究密集型工作负载，同时保持深度分析任务的质量
💡 用于复杂问题分解的自主群集团队，支持主导编排的多智能体收敛检测
💡 使用 Playwright 支持的 Web 交互代理执行浏览器自动化任务，支持会话连续性和实时流
💡 基于任务复杂度自动选择模型的定时自主分析管道，支持 Token 预算执行

标签

multi-agent framework go agent automation

分类

🧠 多智能体 🤖 Agent 框架

快速开始

一键安装：`curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Kocoro-lab/Shannon/main/scripts/install.sh | bash`。设置 LLM API 密钥（OpenAI 或 Anthropic），然后通过 REST API（`POST /api/v1/tasks`）或 Python SDK 提交任务。Shannon 自动将任务路由到最优策略并通过 SSE 流式返回结果。
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