构建LLM驱动自主智能体的轻量模块化框架：AgentForge的设计、实现与应用

LLM 的出现催化了自主智能体开发的范式转变，使系统能够推理、规划并执行复杂的多步任务。然而，现有智能体框架常常存在架构僵化、供应商锁定和阻碍快速原型开发与部署的过高复杂性。本文提出 AgentForge，一个轻量级开源 Python 框架，旨在通过有原则的模块化架构让 LLM 驱动的自主智能体构建平民化。AgentForge 引入三项关键创新：(1) 可组合技能抽象，通过形式化定义的输入输出契约实现细粒度任务分解；(2) 统一的 LLM 后端接口，支持在云端 API 与本地推理引擎之间无缝切换；(3) 声明式基于 YAML 的配置系统，把智能体逻辑与实现细节分离。我们把技能组合机制形式化为有向无环图（DAG），并证明其表达任意顺序与并行任务工作流的表达能力。跨四个基准场景的综合实验评估表明，AgentForge 在取得有竞争力任务完成率的同时，开发时间相比 LangChain 减少 62%，相比直接 API 集成减少 78%。延迟测量确认编排开销低于 100 毫秒，使框架适合实时应用。模块化设计便于扩展：我们展示了六个内置技能的集成，并为自定义技能开发提供完整文档。AgentForge 通过为研究者与从业者提供不牺牲灵活性或性能的、可上生产的构建、评估与部署自主智能体基础，填补了 LLM 智能体生态的关键空白。