AgentUse 简介
AgentUse 是一个以“Markdown 即智能体（Agent-as-Markdown）”为核心理念构建的 AI 框架。它让开发者能够通过纯文本文件（Markdown + YAML frontmatter）定义、组合与运行智能体，从而将 AI 开发工作纳入可版本化、可协作的工程体系中。
理念：Agent 是文档，不是黑盒
传统的 AI Agent 框架通常需要大量代码、配置和模板，逻辑分散、版本控制困难。AgentUse 则选择了一条更轻量、更透明的路径——让智能体本身成为一份 Markdown 文件。
以下是一个典型的 AgentUse 智能体定义示例：
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model: openai:gpt-4
tools:
- search
memory: short_term
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你是一名技术博客编辑，请将以下内容改写为更自然的文本：
在这份文件中，YAML frontmatter 定义模型、工具与上下文，正文部分则描述任务逻辑或指令。这使得智能体的定义变得清晰、可读、可追踪，就像软件配置一样自然。
核心特性
下面的表格总结了 AgentUse 的主要特性及其优势。
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 🧩 Markdown-first 设计 | 智能体完全以 Markdown 表达，逻辑与上下文结构化存储。 |
| ⚙️ 插件与工具系统 | 通过插件扩展能力，可调用外部 API、命令行或文件系统。 |
| 🤝 子 Agent 组合 | 支持多智能体协作与层级分工，适用于复杂任务。 |
| 🔁 上下文与状态管理 | 自动维护任务上下文、支持短期与持久 memory。 |
| 🚀 零样板（Zero Boilerplate） | 不依赖复杂框架配置，可独立运行于任何环境。 |
| 🧠 多模型兼容 | 可接入多个 LLM 提供商，如 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 等。 |
| 🔍 Git-native 协作 | 因为一切皆文本，自然支持版本控制、审查与变更追踪。 |
设计哲学
AgentUse 的设计基于以下三个关键理念：
Declarative over Imperative
用声明式文本描述 Agent，而不是用命令式代码实现逻辑，让“定义智能体”像“写配置”一样简单。Text as Infrastructure
把智能体当作基础设施的一部分，通过 Git 管理、部署、审查，形成“文本即智能”的开发范式。Composable Intelligence
支持智能体的模块化组合，让多个 Agent 协作解决更复杂的问题。
典型应用场景
AgentUse 的灵活性使其可以广泛应用于多种领域：
🧾 知识型 Agent
构建问答机器人、自动摘要、文档分析助手。⚙️ DevOps / CI 集成
在代码提交或发布流程中嵌入智能审查、自动文档生成。📚 内容自动化生产
使用 Markdown Agent 批量生成报告、文章或多语言内容。🧠 教育与实验平台
在教学场景中可视化展示 AI 工作流与协作逻辑。🧩 多 Agent 系统
构建可协作、可调度的智能体网络，用于研究或生产级部署。
为什么选择 Markdown
Markdown 不仅仅是文档格式，更是一种天然的知识结构化语言。AgentUse 将其用作 Agent 的“源代码”，带来以下优势：
- 可读性高：任何人都能直接理解智能体的行为与意图；
- 易于版本管理：Git diff 就能看出 Agent 逻辑的变化；
- 协作友好：团队成员可直接在 PR 中审查和修改智能体；
- 自动化无缝衔接：与 CI/CD、GitHub Actions、静态站点、RAG 系统完美集成。
工程化优势
AgentUse 在工程实践中具备如下优势：
- 轻量无依赖，可快速部署于本地、Serverless 或容器环境；
- 支持多语言扩展与插件机制；
- 可与现有的 Prompt 工程、Agent 框架协同使用；
- 兼容主流 LLM API 与工具生态；
- 易于集成至现有代码仓库或知识管理系统。
总结
AgentUse 提供了一种全新的方式来思考 AI Agent 的定义与协作——不再把 Agent 视为“运行时实体”，而是一个可读、可写、可追溯的知识对象。
在这个框架中：
- Prompt 变成了 Markdown；
- Agent 是文件；
- 协作是版本控制；
- 智能体开发变得像写文档一样自然。
✨ AgentUse 的愿景：让智能体开发变得开放、透明、可维护，让每一份 Markdown 都能拥有智能。