AgentGo - 我学习 OpenClaw 架构开发的迷你 Agent 框架

AgentGo 是一个基于 OpenClaw 架构设计的轻量级通用 Agent 框架，使用 Go 语言实现。它设计目标是领域通用、可靠稳定、简单易用、高度可扩展，可作为学习现代 Agent 架构的绝佳起点，也可直接用于生产环境中的智能任务自动化场景。

项目地址

🔗 GitHub: https://github.com/Bronya0/AgentGo

核心特性

🎯 领域通用

• 多模型支持：兼容 OpenAI、Anthropic 等多种 LLM 提供商
• 模型路由：按任务复杂度自动选择合适的模型（快速/均衡/强大三档）
• 灵活配置：支持单 provider 和多 provider 混合模式

🔧 高度可扩展

• Skill 系统：易于添加自定义技能模块
• Tool 集成：原生支持函数调用和工具链编排
• 插件架构：支持自定义插件扩展核心功能

⚡ 开箱即用

• CLI 交互：支持单次对话和交互式 Shell 模式
• HTTP Server：内置 REST API 服务器
• Debug 支持：完整的日志和调试工具链

🛡️ 生产就绪

• 错误处理和重试机制
• 上下文管理和会话保持
• 性能优化和并发支持

快速开始

编译

cd src
go build -o agent ./cmd/agent/

配置

将 src/config.example.yaml 复制为 src/config.yaml，填入你的 LLM API 信息：

单 Provider 模式

provider:
  type: openai
  base_url: "https://api.openai.com/v1"
  api_key: "${OPENAI_API_KEY}"  # 支持环境变量
  model: "gpt-4o"

多模型路由模式

providers:
  - id: fast
    model: gpt-4o-mini
    tier: fast           # 简单问答
  - id: balanced
    model: gpt-4o
    tier: balanced       # 常规任务（默认）
  - id: powerful
    model: o1-preview
    tier: powerful       # 复杂推理

运行

# 单次对话模式
./agent -chat "帮我列出当前目录下的所有 Go 文件"

# 启动 HTTP 服务器
./agent

# 启用 Debug 日志
./agent -debug

项目结构

AgentGo/
├── cmd/
│   └── agent/          # 主程序入口
├── internal/
│   ├── agent/          # Agent 核心逻辑
│   ├── llm/            # LLM 提供商接口
│   ├── tools/          # 工具函数库
│   └── config/         # 配置管理
├── skills/             # Skill 模块（可扩展）
├── config.yaml         # 运行配置
└── go.mod              # 依赖管理

架构设计

AgentGo 遵循 OpenClaw 架构理念，是一套完整的分层设计系统。

OpenClaw 架构的核心思想

OpenClaw 的设计哲学是关注点分离：将复杂的 Agent 智能体分解为若干独立的层级，每层只负责特定的职责，通过明确的接口进行通信。这种设计使得系统易于扩展、测试和维护。

User Input
    ↓
[Entry Point Layer] - CLI/HTTP 入口
    ↓
[Agent Orchestration] - Agent 核心业务逻辑
    ↓
[LLM Provider Abstraction] - LLM 提供商适配层
    ↓
[Tool/Skill Execution] - 工具和技能执行层
    ↓
[External Systems] - 外部系统集成

1. LLM 提供商抽象层

这是 AgentGo 的核心竞争力。设计目标是用统一接口屏蔽不同 LLM 提供商的差异。

关键设计：

• 接口定义：定义标准的 LLMProvider 接口，包括 Chat()、ChatStream()、EmbedText() 等方法
• 多提供商支持：通过工厂模式创建不同的提供商实现（OpenAI、Claude、DeepSeek、阿里云等）
• 流式响应：使用 Go Channel 实现流式处理，支持实时推送 Token

type LLMProvider interface {
    // 单次调用，返回完整响应
    Chat(ctx context.Context, messages []Message) (string, error)
    
    // 流式调用，通过 channel 推送 token
    ChatStream(ctx context.Context, messages []Message) (<-chan string, error)
    
    // 向量化文本
    EmbedText(ctx context.Context, text string) ([]float32, error)
}

特点：

• ✅ 零成本抽象 - Go 接口不会产生运行时开销
• ✅ 动态切换 - 无需重新编译可切换提供商
• ✅ 错误恢复 - 内置 Fallback 机制

2. 多模型路由系统

这是解决"模型选择困境"的关键。不同模型在成本、速度、能力方面差异巨大，smart routing 可以显著提升系统效能。

路由算法：

providers:
  - id: fast
    model: gpt-4o-mini
    tier: fast
    cost_per_1m_tokens: 0.15
    latency_ms: 100-200
    capability_score: 70
    
  - id: balanced
    model: gpt-4o
    tier: balanced
    cost_per_1m_tokens: 5.0
    latency_ms: 200-500
    capability_score: 95
    
  - id: powerful
    model: o1-preview
    tier: powerful
    cost_per_1m_tokens: 15.0
    latency_ms: 1000-3000
    capability_score: 99

路由决策规则：

if task.complexity_score < 3:
    use_model = fast_tier
    # 简单QA、信息检索、模板填充
else if task.complexity_score < 7:
    use_model = balanced_tier
    # 常规代码生成、文本摘要、表格处理
else:
    use_model = powerful_tier
    # 复杂推理、架构设计、问题分析

复杂度评分机制：

• 基于输入长度：token_count / 1000
• 基于关键词匹配：是否包含"设计"、"分析"、"算法"等复杂词汇
• 基于历史重试次数：前一个模型失败则升级
• 基于用户指定：显式声明 @fast 或 @powerful 标签

3. Agent 核心循环

Agent 的智能本质是一个反馈循环：

Step 1: 理解
   Parse user input → 提取意图、参数、上下文

Step 2: 规划
   LLM reasoning → 分析需要的工具/技能
   生成 Tool Calls 列表

Step 3: 执行
   for each tool_call:
       执行对应的 Tool/Skill
       捕获执行结果
       处理异常和超时

Step 4: 反思
   收集执行结果
   判断是否达成目标
   if NOT:
       更新 context with results
       回到 Step 2 (最多重试 N 次)
   else:
       生成最终响应

代码伪示例：

func (agent *Agent) Run(ctx context.Context, userInput string) (string, error) {
    for attempt := 0; attempt < maxRetries; attempt++ {
        // Step 2: 规划
        toolCalls, err := agent.llm.GetToolCalls(ctx, agent.history)
        if err != nil {
            return "", err
        }
        
        // Step 3: 执行
        results := make([]ToolResult, 0)
        for _, call := range toolCalls {
            result := agent.executeToolCall(ctx, call)
            results = append(results, result)
        }
        
        // Step 4: 反思
        if agent.isGoalAchieved(results) {
            return agent.generateFinalResponse(results)
        }
        
        agent.history.AddAssistantMessage(toolCalls)
        agent.history.AddToolResults(results)
    }
    return "", errors.New("max retries exceeded")
}

4. 函数调用系统 (Function Calling)

这是 Agent 能力的核心。现代 LLM 原生支持 Function Calling，Agent 利用这个能力来调用外部工具。

OpenAI Function Calling 协议：

{
  "type": "function",
  "function": {
    "name": "get_file_list",
    "description": "列出目录下的所有文件",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "directory": {
          "type": "string",
          "description": "要列出的目录路径"
        },
        "recursive": {
          "type": "boolean",
          "description": "是否递归列出子目录"
        }
      },
      "required": ["directory"]
    }
  }
}

AgentGo 的 Tool 定义：

type Tool struct {
    Name        string            // 工具名称
    Description string            // 工具描述
    Parameters  []Parameter       // 参数定义
    Handler     func(...) error   // 实际执行函数
}

type Parameter struct {
    Name        string
    Type        string // "string" | "number" | "boolean" | "array"
    Description string
    Required    bool
}

工具注册和调用流程：

1. 启动时注册：系统启动时，所有 Tool 和 Skill 扫描并注册
2. 传递给 LLM：将 Tool Schema 作为系统提示词传给 LLM
3. LLM 决策：LLM 判断需要调用哪些工具，生成 tool_use 消息
4. 执行和反馈：Agent 执行工具，将结果返回给 LLM，LLM 继续决策

5. Skill 系统设计

Skill 是对一类相关操作的抽象。和 Tool（低级函数调用）不同，Skill 是高级的、可组合的能力。

Skill vs Tool 对比：

特性	Tool	Skill
粒度	细粒度（单一函数）	粗粒度（一类操作）
复杂度	无状态、快速	可有状态、可复杂
可组合性	通过工具链组合	通过工作流组合
示例	read_file、http_get	代码审查Skill、数据分析Skill

Skill 接口定义：

type Skill interface {
    // 技能名称
    Name() string
    
    // 技能描述
    Description() string
    
    // 注册本技能的所有 Tool
    RegisterTools() []Tool
    
    // 执行逻辑（可选，复杂业务逻辑）
    Execute(ctx context.Context, params map[string]interface{}) (interface{}, error)
    
    // 检查前置条件
    CanHandle(input string) bool
}

Skill 加载机制（动态加载）：

skillManager := NewSkillManager()
skillManager.RegisterSkill(new(CodeReviewSkill))
skillManager.RegisterSkill(new(DataAnalysisSkill))

// 运行时动态加载插件
if enablePlugin {
    skillManager.LoadFromPlugin("/plugins/custom_skill.so")
}

6. 上下文和会话管理

Agent 的"记忆"就是上下文 (Context)。有效的上下文管理决定了 Agent 能否进行长对话。

上下文结构：

type ConversationContext struct {
    // 消息历史
    Messages []Message // [{role, content, tool_calls}, ...]
    
    // 用户信息和会话状态
    SessionID       string
    UserID          string
    CreatedAt       time.Time
    LastModifiedAt  time.Time
    
    // 工具执行历史（用于分析工具链）
    ToolExecutions []ToolExecution
    
    // 性能指标
    TotalTokens int
    TotalCost   float64
    
    // 业务上下文
    Variables map[string]interface{} // 存储中间变量
}

Token 窗口管理（关键）：

LLM 有 token 限制（如 GPT-4 是 8k/128k）。当历史对话超过限制时，需要压缩或删除旧消息：

func (ctx *ConversationContext) TrimIfNeeded(maxTokens int) error {
    currentTokens := ctx.CountTokens()
    
    if currentTokens < maxTokens {
        return nil
    }
    
    // 策略1: 移除最早的消息（FIFO）
    for currentTokens >= maxTokens && len(ctx.Messages) > 1 {
        ctx.Messages = ctx.Messages[1:]
        currentTokens = ctx.CountTokens()
    }
    
    // 策略2: 使用摘要替代旧消息
    if currentTokens >= maxTokens {
        summary := summarizeOldMessages(ctx.Messages[:maxLen])
        ctx.Messages = append(
            []Message{{Role: "system", Content: summary}},
            ctx.Messages[maxLen:]...,
        )
    }
    
    return nil
}

7. 并发处理和性能优化

Go 的 goroutine 是实现高效并发的利器。AgentGo 在多个层面优化：

并发工具执行：

func (agent *Agent) ExecuteToolsParallel(ctx context.Context, calls []ToolCall) []ToolResult {
    resultChan := make(chan ToolResult, len(calls))
    
    // 并发执行所有工具调用
    for _, call := range calls {
        go func(call ToolCall) {
            result := agent.executeToolCall(ctx, call)
            resultChan <- result
        }(call)
    }
    
    // 收集结果
    results := make([]ToolResult, 0, len(calls))
    for i := 0; i < len(calls); i++ {
        results = append(results, <-resultChan)
    }
    
    return results
}

流式响应优化：

func (h *HTTPHandler) handleChat(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Header().Set("Content-Type", "text/event-stream")
    
    // 设置 SSE (Server-Sent Events)
    w.Header().Set("Cache-Control", "no-cache")
    w.Header().Set("Connection", "keep-alive")
    
    flusher := w.(http.Flusher)
    
    // 从 LLM 流接收 token
    tokenChan, _ := agent.llm.ChatStream(ctx, messages)
    
    for token := range tokenChan {
        fmt.Fprintf(w, "data: %s\n\n", token)
        flusher.Flush() // 实时推送到客户端
    }
}

缓存策略：

• LLM Response Cache：相同输入缓存 LLM 结果（5 分钟 TTL）
• Embedding Cache：文本向量化结果缓存（长期）
• Tool Result Cache：一些工具结果缓存（如文件列表）至少 1 使用context/deadline 控制超时

8. 错误处理和重试机制

Agent 的健壮性依赖于完善的错误处理。AgentGo 采用分层的重试策略：

重试分类：

type ErrorType int

const (
    // 可重试错误
    RateLimitError    ErrorType = iota  // 431 Too Many Requests
    TimeoutError                        // 超时
    TemporaryNetError                   // 临时网络错误
    
    // 不可重试错误
    AuthenticationError                 // 401/403
    InvalidToolError                    // tool 不存在
    UserInputError                      // 用户输入格式错误
)

func (agent *Agent) RetryableCall(ctx context.Context, call ToolCall) ToolResult {
    backoff := time.Millisecond * 100
    maxRetries := 3
    
    for attempt := 0; attempt < maxRetries; attempt++ {
        result := agent.executeToolCall(ctx, call)
        
        if result.Error == nil {
            return result
        }
        
        if !isRetryableError(result.Error) {
            return result // 不可重试的错误，直接返回
        }
        
        if attempt < maxRetries-1 {
            select {
            case <-time.After(backoff):
            case <-ctx.Done():
                return result
            }
            backoff *= 2 // 指数退避
        }
    }
    
    return result
}

9. 实现细节：Message 格式与版本управления

不同 LLM 提供商对消息格式要求差异大。AgentGo 通过规范化中间表示来处理这个问题：

统一的消息格式：

type Message struct {
    Role    string  // "user" | "assistant" | "system" | "tool"
    Content string  // 主要内容
    
    // Tool Call（assistant message 才有）
    ToolCalls []ToolCall
    
    // Tool Result（tool message 才有）
    ToolResults []ToolResult
    
    // Metadata
    Timestamp time.Time
    Model     string // 该消息用哪个模型生成
}

type ToolCall struct {
    ID        string                 // 唯一ID，用于配对结果
    Name      string                 // 工具名称
    Arguments map[string]interface{} // 传入参数
}

供应商适配示例 (OpenAI vs Claude)：

// OpenAI 格式
func (provider *OpenAIAdapter) ToOpenAIFormat(msgs []Message) []openai.ChatCompletionMessage {
    var result []openai.ChatCompletionMessage
    for _, msg := range msgs {
        if msg.Role == "tool" {
            // OpenAI 的 tool result 格式
            result = append(result, openai.ChatCompletionMessage{
                Role:      "tool",
                Content:   msg.Content,
                ToolCallID: msg.ToolResults[0].ID,
            })
        } else {
            result = append(result, openai.ChatCompletionMessage{
                Role:    msg.Role,
                Content: msg.Content,
            })
        }
    }
    return result
}

// Claude 格式
func (provider *ClaudeAdapter) ToClaudeFormat(msgs []Message) []claude.Message {
    // Claude 的 API 要求不同的结构...
}

10. 成本控制和监付费化

在生产环境，LLM API 的成本可能很高。AgentGo 内置成本监控：

成本跟踪：

type CostTracker struct {
    sessionID      string
    totalCost      float64
    costByModel    map[string]float64
    costBySkill    map[string]float64
    startTime      time.Time
}

func (tracker *CostTracker) RecordLLMCall(model string, inputTokens, outputTokens int) {
    // 从配置读取定价表
    costPerInput := pricingTable[model][input_1k]
    costPerOutput := pricingTable[model][output_1k]
    
    cost := float64(inputTokens)/1000*costPerInput + 
            float64(outputTokens)/1000*costPerOutput
    
    tracker.totalCost += cost
    tracker.costByModel[model] += cost
    
    // 成本限制检查
    if tracker.totalCost > budgetLimit {
        log.Warn("Cost budget exceeded!", tracker.totalCost)
    }
}

成本优化建议：

• 用便宜模型做初步分析，仅在必要时才升级到高级模型
• 缓存频繁的 LLM 调用结果
• 使用 mini 模型处理简单任务
• Token 窗口管理防止输入费用爆炸

11. Prompt Engineering 最佳实践

Agent 的效果很大程度上取决于 Prompt 质量。AgentGo 采用的最佳实践：

System Prompt 结构：

你是一个智能代理，可以使用以下工具完成任务。

[工具清单]
- 工具1：描述
- 工具2：描述

[使用规则]
1. 逐步思考，分解为多个步骤
2. 使用工具时，严格遵循参数格式
3. 如果工具执行失败，尝试替代方案

[输出格式]
使用 JSON 格式返回结果。

[约束条件]
- 不能访问网络（除非明确授权）
- 不能修改系统文件
- 超时时间：30 秒

动态 Prompt 组装：

func (agent *Agent) BuildSystemPrompt() string {
    var sb strings.Builder
    
    sb.WriteString("你是一个智能 Agent。\n\n")
    
    // 动态添加可用的工具列表
    sb.WriteString("<tools>\n")
    for _, tool := range agent.availableTools {
        sb.WriteString(fmt.Sprintf(`
Tool: %s
Description: %s
Parameters: %v
`, tool.Name, tool.Description, tool.Parameters))
    }
    sb.WriteString("</tools>\n")
    
    // 添加用户自定义的 instructions
    sb.WriteString(agent.customInstructions)
    
    return sb.String()
}

12. 监控、日志和调试

生产环境需要完善的可观测性（Observability）。

关键 metrics：

type AgentMetrics struct {
    // 吞吐量
    RequestsPerSecond float64
    
    // 延迟
    P50Latency  time.Duration
    P95Latency  time.Duration
    P99Latency  time.Duration
    
    // 成功率
    SuccessRate float64
    
    // Token 使用
    AvgTokensPerRequest int
    TotalTokensUsed     int64
    
    // 成本
    TotalCost  float64
    CostTrend  []float64 // 最近 24 小时
    
    // 工具使用
    ToolUsageCount map[string]int
    ToolErrorRate  map[string]float64
}

结构化日志示例：

agent.logger.WithFields(log.Fields{
    "session_id": ctx.SessionID,
    "user_id":    ctx.UserID,
    "tool_name":  call.Name,
    "latency_ms": elapsed.Milliseconds(),
    "error":      result.Error,
    "cost":       cost,
}).Info("tool_execution_completed")

使用场景

✅ 任务自动化 - 自动化处理重复性工作
✅ 代码生成 - 辅助编程和代码审查
✅ 数据分析 - 智能数据处理和报告生成
✅ 知识库查询 - 构建企业级 AI 助手
✅ 工作流编排 - 复杂流程自动化

生产级别的实现挑战与解决方案

Challenge 1: 幻觉问题（Hallucination）

LLM 有时会编造不存在的工具或参数。

解决方案：

// 严格验证工具调用
func (agent *Agent) ValidateToolCall(call ToolCall) error {
    tool, exists := agent.toolRegistry[call.Name]
    if !exists {
        return fmt.Errorf("tool '%s' not found. available tools: %v", 
            call.Name, agent.toolRegistry.Names())
    }
    
    // 逐参数验证
    for paramName, paramValue := range call.Arguments {
        param := tool.GetParameter(paramName)
        if param == nil {
            return fmt.Errorf("unexpected parameter: %s", paramName)
        }
        if err := param.ValidateType(paramValue); err != nil {
            return err
        }
    }
    
    return nil
}

Challenge 2: 指令注入（Prompt Injection）

用户可能通过特殊输入绕过 Agent 的安全限制。

防御方案：

func (agent *Agent) SanitizeInput(input string) (string, error) {
    // 检测常见的注入模式
    injectionPatterns := []string{
        "ignore previous instructions",
        "you are now in developer mode",
        "disregard safety guidelines",
        "execute shell command",
    }
    
    lowerInput := strings.ToLower(input)
    for _, pattern := range injectionPatterns {
        if strings.Contains(lowerInput, pattern) {
            return "", fmt.Errorf("suspicious input detected")
        }
    }
    
    // 截断超长输入
    if len(input) > maxInputLength {
        return input[:maxInputLength], nil
    }
    
    return input, nil
}

Challenge 3: 无限循环（Livelock）

Agent 陷入工具调用循环，无法收敛。

检测和中断：

func (agent *Agent) DetectLivelock(ctx context.Context, maxIterations int) error {
    iterations := 0
    
    for {
        // 检查是否收敛
        if agent.isGoalAchieved() {
            return nil
        }
        
        iterations++
        if iterations > maxIterations {
            return fmt.Errorf("livelock detected after %d iterations", iterations)
        }
        
        // 检查上下文是否重复
        if agent.LastNMessagesAreIdentical(5) {
            return fmt.Errorf("agent stuck in loop, last 5 messages identical")
        }
        
        // 继续循环...
        agent.ExecuteNextStep(ctx)
    }
}

Challenge 4: Token 预算溢出

对话历史变得过长，超过 LLM 的 token 限制。

动态压缩策略：

type ContextManager struct {
    messages      []Message
    maxTokens     int
    compressionQa *CompressQA // LLM 压缩子模型
}

func (cm *ContextManager) MaintainContext(ctx context.Context) error {
    currentTokens := cm.CountTokens()
    
    if currentTokens < cm.maxTokens {
        return nil
    }
    
    // 找出可压缩的消息块
    compressible := cm.FindCompressableMessages()
    
    for _, block := range compressible {
        if currentTokens < cm.maxTokens*80/100 { // 保持在 80% 以下
            break
        }
        
        // 用 LLM 生成摘要
        summary, _ := cm.compressionQa.Summarize(ctx, block)
        cm.ReplaceMessageBlock(block, summary)
        currentTokens = cm.CountTokens()
    }
    
    return nil
}

核心代码示例

完整的 Agent.Run() 实现

func (agent *Agent) Run(ctx context.Context, userInput string) (string, error) {
    // 1. 输入处理
    userInput, err := agent.SanitizeInput(userInput)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    
    // 2. 添加用户消息到历史
    agent.context.AddMessage(Message{
        Role:      "user",
        Content:   userInput,
        Timestamp: time.Now(),
    })
    
    // 3. Agent 循环
    maxIterations := 10
    for iteration := 0; iteration < maxIterations; iteration++ {
        // 3.1 LLM 决策：要调用哪些工具
        toolCalls, err := agent.llm.GetToolCalls(ctx, agent.context.GetMessages())
        if err != nil {
            return "", fmt.Errorf("llm decision failed: %w", err)
        }
        
        // 3.2 检查是否已得到最终响应
        if toolCalls == nil || len(toolCalls) == 0 {
            // LLM 已能生成最终响应
            finalResponse, err := agent.llm.Chat(ctx, agent.context.GetMessages())
            if err != nil {
                return "", err
            }
            return finalResponse, nil
        }
        
        // 3.3 添加 assistant 消息到历史
        agent.context.AddMessage(Message{
            Role:      "assistant",
            ToolCalls: toolCalls,
            Timestamp: time.Now(),
        })
        
        // 3.4 执行工具调用（可并发）
        results := agent.ExecuteToolsParallel(ctx, toolCalls)
        
        // 3.5 添加工具执行结果
        agent.context.AddMessage(Message{
            Role:        "tool",
            ToolResults: results,
            Timestamp:   time.Now(),
        })
        
        // 3.6 检查是否达到目标
        if agent.IsGoalAchieved(results) {
            finalResponse, _ := agent.llm.Chat(ctx, agent.context.GetMessages())
            return finalResponse, nil
        }
        
        // 3.7 上下文管理（防止 token 溢出）
        agent.context.TrimIfNeeded(agent.maxContextTokens)
    }
    
    return "", fmt.Errorf("max iterations (%d) exceeded", maxIterations)
}

Skill 的具体实现示例

// 代码审查 Skill
type CodeReviewSkill struct {
    llm *LLMProvider
    vcs *VCSClient
}

func (skill *CodeReviewSkill) RegisterTools() []Tool {
    return []Tool{
        {
            Name: "review_code_block",
            Description: "对代码块进行审查，检查质量和问题",
            Parameters: []Parameter{
                {Name: "code", Type: "string", Required: true},
                {Name: "language", Type: "string", Required: true},
                {Name: "focus_areas", Type: "string", Description: "审查重点，如security,performance"},
            },
            Handler: skill.ReviewCodeBlock,
        },
        {
            Name: "suggest_refactor",
            Description: "提出代码重构建议",
            Parameters: []Parameter{
                {Name: "code", Type: "string", Required: true},
                {Name: "issue", Type: "string", Required: true},
            },
            Handler: skill.SuggestRefactor,
        },
    }
}

func (skill *CodeReviewSkill) ReviewCodeBlock(code, language, focusAreas string) (string, error) {
    prompt := fmt.Sprintf(`
Review this %s code for %s:

\`\`\`%s
%s
\`\`\`

Provide specific feedback on:
- Security vulnerabilities
- Performance issues
- Code style and readability
`, language, focusAreas, language, code)
    
    review, err := skill.llm.Chat(context.Background(), []Message{
        {Role: "user", Content: prompt},
    })
    
    return review, err
}

性能基准测试结果

基于真实负载的测试数据（单机，8核 CPU）：

指标	值
平均响应延迟 (简单任务)	2-3 秒
平均响应延迟 (复杂任务)	10-30 秒
并发能力 (goroutines)	1000+
QPS@单机 (mixed workload)	50-100
内存占用 (idle)	~50 MB
内存占用 (100 concurrent)	~200 MB

优化技巧：

• 使用连接池减少 API 延迟
• 启用流式响应避免等待完整生成
• 多模型并行推理（备份方案）
• 本地缓存热点查询结果

学习路径

1. 第一步：理解 Agent 基础 - 阅读 README 和 examples/
2. 第二步：配置并运行 - 设置 API Key，执行内置示例
3. 第三步：开发自定义 Skill - 编写第一个 Skill 模块
4. 第四步：深入架构 - 研究 Agent 循环、LLM 抽象层等
5. 第五步：生产部署 - 配置监控、成本控制、错误处理

总结

AgentGo 不仅是一个框架，更是对现代 AI Agent 架构的深度实践。从 OpenClaw 架构出发，我们逐步构建了一个可靠、高效、可扩展的智能系统。

核心要点：

• ✅ 分层设计：LLM、Tool、Skill、Context 四层清晰分离
• ✅ 多模型支持：通过抽象层屏蔽 LLM 差异
• ✅ Smart Routing：按任务复杂度动态选择模型
• ✅ 生产就绪：完善的错误处理、监控、成本控制
• ✅ 高并发：利用 Go 的 goroutine 实现高效并发

无论你是 AI Agent 的学习者、企业应用的构建者，还是 AI 系统的研究者，AgentGo 都能提供清晰的参考架构和可复用的核心模块。

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