jido
Elixir 上的自治 Agent 框架，用函数式思维构建可测试、可容错的多 Agent 系统
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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Elixir 上的自治 Agent 框架，用函数式思维构建可测试、可容错的多 Agent 系统
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「如果把构建 AI Agent 看作搭乐高，Jido 就是提供标准化积木的那盒基础颗粒——每一块都有明确定义的位置和拼接口。」
在 AI Agent 浪潮中，大多数框架都围绕 Python 展开。然而 Elixir/Erlang 社区一直拥有独特的优势：基于 BEAM 虚拟机的分布式容错能力和 OTP 设计模式（GenServer、Supervisor、Agent）。这些基础设施天然适合构建长时间运行、需要容错和并发的 Agent 系统。
Jido（自動，日语「自动化」之意）正是填补这一空白的项目：由 agentjido 组织开发，核心思想是将 AI Agent 的架构模式形式化为 Elixir 生态的标准库，让开发者用普通 Elixir 代码构建多 Agent 协作系统，而无需重复发明轮子。
Jido 的核心循环借鉴了函数式编程中经典的 Elm/Redux 模式。一个 Agent 是一个不可变的数据结构，所有状态变更通过 cmd/2 函数显式返回：
{agent, directives} = MyAgent.cmd(agent, action)
这个简单等式背后蕴含着三个精心设计的设计决策：
1. Agent 是纯数据结构
Agent 本身是一个包含 id、name、state、schema 等字段的结构体。每次 cmd/2 调用都返回新的 Agent 实例，状态永远不可变。这使得 Agent 天然可测试、可序列化、可热更新——完全符合 Elixir 的哲学。
2. Action 负责「做什么」
Action 是执行单元，对应传统架构中的 service/controller。它接收 params（经过 schema 验证的参数）和 context（当前 Agent 状态），返回 ok/state_updates 或错误元组。Action 可以是纯函数（数学计算），也可以是副作用函数（API 调用、数据库查询），取决于当前步骤是否需要返回值来继续推理。
3. Directive 负责「通知外部」
当 Agent 需要触发外部效果（发送信号、派生子 Agent、定时调度）时，它通过 directives 返回描述性指令，由运行时（AgentServer）负责执行。这实现了决策逻辑与副作用执行的严格分离。
Jido 的运行时基于 GenServer，以 AgentServer 的形式运行在 Elixir 应用监督树中。它负责：
Signal 是 Jido 生态中的消息封装规范，基于 CloudEvents 标准。一个 Signal 包含类型、负载、来源等元信息，通过 jido_signal 包提供 pub/sub 路由能力。这是 Jido 区别于普通 GenServer 的关键：标准的消息格式让多个 Agent 之间的协作无需约定私有协议。
Jido 内置了完整的指令类型：
| 指令类型 | 作用 | 说明 |
|---|---|---|
| Emit | 发送信号 | 通过配置的 adapter 路由 |
| Spawn | 派生 BEAM 进程 | 轻量级 |
| SpawnAgent | 派生子 Agent | 带父子层级 |
| Schedule | 定时调度 | 支持 Cron 表达式 |
| Stop | 停止子级 | 可选退出原因 |
每种指令都有对应的运行时实现（DirectiveExec），完全可扩展。
Jido 支持两种内置执行策略：
用户还可以通过 Strategy Protocol 实现自定义执行模式。
Agent 可以挂载插件（Plugin）来扩展能力。插件有自己的独立 schema，自动与 Agent 主 schema 合并。内置插件包括 Identity Plugin（Agent 身份管理）等。
Jido 不只是一个库，而是一个围绕 Agent 架构扩展的生态：
| 包名 | 定位 | 核心功能 |
|---|---|---|
| jido | 核心框架 | Agent 架构、cmd/2 契约、运行时 |
| jido_action | Action 扩展 | 组合式验证 Action、AI 工具集成 |
| jido_signal | Signal 路由 | CloudEvents 消息、pub/sub |
| jido_ai | AI 集成 | LLM/模型接入 Agent |
| req_llm | HTTP 客户端 | LLM API 的 Elixir HTTP 封装 |
Jido 定位为 Elixir 生态的库（library），而非独立服务。安装方式极为简洁：
# 方式一：Igniter（推荐，自动配置）
mix igniter.install jido
# 方式二：手动添加依赖
# mix.exs
def deps do
[{:jido, "~> 2.0"}]
end
配置完成后，只需定义 Agent 模块并加入监督树即可：
defmodule MyApp.Jido do
use Jido, otp_app: :my_app
end
# Application.ex
children = [MyApp.Jido]
Supervisor.start_link(children, strategy: :one_for_one)
无 Dockerfile，无 Web UI，纯 Elixir OTP 应用集成。依赖 Elixir >= 1.15 和 Erlang/OTP >= 26，内存占用极低（512MB 足够）。
1. AI 集成是可选的，不是开箱即用的
Jido 的核心不包含任何 LLM 接入逻辑。必须额外引入 jido_ai 和 req_llm，需要自己管理模型 API Key 和 prompt 模板。对于想快速体验 AI Agent 的用户，门槛比 LangChain/CrewAI 更高。
2. 纯 Elixir 生态，Python 工程师有学习曲线
Action 的 run/2 函数签名、Elixir 的 pipe operator、GenServer 模式——没有 Elixir 经验的开发者需要一定的学习投入。
3. 文档面向中高级用户
guides 目录有 32 个文档，但假设读者熟悉 OTP 模式和 Elixir 语法。入门文档数量相对较少。
Jido 代表了一种有别于主流 Python Agent 框架的设计哲学：用不可变数据结构 + 显式状态转换 + 副作用分离来构建 Agent 系统。这种方法的优势在于：
随着 AI Agent 从实验走向生产，对可靠性、可维护性、可扩展性的要求会越来越高——而这正是 Elixir/OTP 生态的强项。Jido 的出现，预示着函数式编程范式在 AI Agent 领域的一次有意义的探索。
项目信息