简介
MoFA
一个用 Rust 构建的生产级 AI 智能体框架，专为极致性能、无限扩展性和运行时可编程性而设计。
什么是 MoFA？
MoFA（Modular Framework for Agents）采用 微内核 + 双层插件系统 架构，使您能够构建复杂的 AI 智能体：
🚀 极致性能
Rust 核心与零成本抽象、异步运行时和高效内存管理。
🔧 无限扩展性
双层插件：编译时（Rust/WASM）用于性能 + 运行时（Rhai 脚本）用于灵活性。
🌐 多语言支持
通过 UniFFI 和 PyO3 支持 Python、Java、Swift、Kotlin、Go 绑定。
🏭 生产就绪
内置持久化、监控、分布式支持和人在回路工作流。
架构
MoFA 遵循严格的微内核设计原则：
graph TB
subgraph "用户层"
U[您的智能体]
end
subgraph "SDK 层"
SDK[mofa-sdk]
end
subgraph "业务层"
F[mofa-foundation<br/>LLM • 模式 • 持久化]
end
subgraph "运行时层"
R[mofa-runtime<br/>生命周期 • 事件 • 插件]
end
subgraph "内核层"
K[mofa-kernel<br/>Trait • 类型 • 核心]
end
subgraph "插件层"
P[mofa-plugins<br/>Rust/WASM • Rhai]
end
U --> SDK
SDK --> F
SDK --> R
F --> K
R --> K
R --> P
核心特性
多智能体协调
MoFA 支持 7 种 LLM 驱动的协作模式：
| 模式 | 描述 | 用例 |
|---|---|---|
| 请求-响应 | 一对一确定性任务 | 简单问答 |
| 发布-订阅 | 一对多广播 | 事件通知 |
| 共识 | 多轮协商 | 决策制定 |
| 辩论 | 交替讨论 | 质量提升 |
| 并行 | 同时执行 | 批量处理 |
| 顺序 | 管道执行 | 数据转换 |
| 自定义 | 用户定义模式 | 特殊工作流 |
秘书智能体模式
人在回路的流程管理，包含 5 个阶段：
- 接收想法 → 记录待办事项
- 澄清需求 → 项目文档
- 调度分发 → 调用执行智能体
- 监控反馈 → 将关键决策推送给人类
- 验收报告 → 更新待办事项
双层插件系统
- 编译时插件：Rust/WASM 用于性能关键路径
- 运行时插件：Rhai 脚本用于动态业务逻辑，支持热重载
快速示例
use mofa_sdk::kernel::prelude::*;
use mofa_sdk::llm::{LLMClient, openai_from_env};
struct MyAgent {
client: LLMClient,
}
#[async_trait]
impl MoFAAgent for MyAgent {
fn id(&self) -> &str { "my-agent" }
fn name(&self) -> &str { "My Agent" }
async fn execute(&mut self, input: AgentInput, _ctx: &AgentContext) -> AgentResult<AgentOutput> {
let response = self.client.ask(&input.to_text()).await
.map_err(|e| AgentError::ExecutionFailed(e.to_string()))?;
Ok(AgentOutput::text(response))
}
}
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let client = LLMClient::new(Arc::new(openai_from_env()?));
let mut agent = MyAgent { client };
let ctx = AgentContext::new("exec-001");
let output = agent.execute(AgentInput::text("你好！"), &ctx).await?;
println!("{}", output.as_text().unwrap());
Ok(())
}快速开始
| 目标 | 前往 |
|---|---|
| 10 分钟快速上手 | 安装指南 |
| 配置您的 LLM | 第 4 章：LLM 智能体 |
| 构建第一个智能体 | 第 3 章：第一个智能体 |
| 逐步学习 | 教程 |
| 理解设计理念 | 架构概览 |
谁应该使用 MoFA？
- AI 工程师 构建生产级 AI 智能体
- 平台团队 需要可扩展的智能体基础设施
- 研究人员 实验多智能体系统
- 开发者 想要类型安全、高性能的智能体框架
社区与支持
- GitHub Discussions — 提问交流
- Discord — 与社区聊天
- 贡献指南 — 帮助改进 MoFA
许可证
MoFA 基于 Apache License 2.0 许可。