🦀 RayClaw：Rust实现的轻量级AI Agent框架

RayClaw是一个用Rust实现的AI Agent框架，灵感来自OpenClaw。它可以作为独立应用运行，也可以作为Rust crate嵌入到你的项目中。如果你追求极致性能和内存安全，RayClaw值得一看。

🎯 核心特性

🚀 快速开始

安装RayClaw

# 从源码编译
git clone https://github.com/rayclaw/rayclaw.git
cd rayclaw
cargo build --release

# 编译后的二进制位于 target/release/rayclaw
./target/release/rayclaw --version

作为Rust Crate使用

// Cargo.toml
[dependencies]
rayclaw = "0.1"

// main.rs
use rayclaw::{Agent, Skill, Context};

fn main() -> Result<(), Box> {
    let agent = Agent::new("my-agent")
        .with_model("claude-3-opus")
        .with_skill(Skill::builtin("web_search"))
        .build()?;
    
    let response = agent.run("分析Rust在AI领域的应用趋势").await?;
    println!("{}", response);
    Ok(())
}

⚡ 架构设计

RayClaw采用模块化架构，核心组件包括：

1. Agent Runtime（运行时）

pub struct Agent {
    name: String,
    model: ModelConfig,
    skills: Vec,
    context: ContextManager,
}

2. Skill System（技能系统）

pub trait Skill: Send + Sync {
    fn name(&self) -> &str;
    fn execute(&self, ctx: &Context) -> Result;
}

3. Context Manager（上下文管理）

pub struct ContextManager {
    messages: Vec,
    max_tokens: usize,
    compression: CompressionStrategy,
}

🔧 最佳实践

#[tokio::main]
async fn main() {
    let agent = Agent::new("async-agent").build().unwrap();
    // 并发处理多个请求
    let tasks: Vec<_> = queries.iter()
        .map(|q| agent.run(q))
        .collect();
    let results = futures::future::join_all(tasks).await;
}

let agent = Agent::new("smart-agent")
    .with_context_compression(CompressionStrategy::Semantic)
    .with_max_tokens(8192)
    .build()?;

🔗 相关资源

📊 适用场景