轻量级 Agent 框架，基于 vLLM + Qwen3 模型，支持工具调用，内置严格的安全策略。
- 🤖 本地 vLLM 模型接入（OpenAI 兼容 API）
- 🛠️ 工具调用：bash 命令执行、Python 代码解释
- 📝 完整的日志收集和追踪
- 🌐 FastAPI REST 接口
- 🛡️ 多层安全防护（System Prompt + 命令验证 + 执行沙盒）
- ❌
rm -rf等破坏性文件删除 - ❌
sudo提权命令 - ❌ 系统目录修改（
/etc,/usr,/bin） - ❌ 网络攻击工具（
nmap,masscan） - ❌ 进程终止（
kill -9） - ❌ 下载并执行（
curl | bash）
- System Prompt - AI 级别的安全指令
- 命令验证 - 正则表达式模式匹配
- 执行沙盒 - 限制的工作目录和环境
详细文档见 SECURITY.md
vllm serve Qwen/Qwen3-8B-Instruct \
--enable-auto-tool-choice \
--tool-call-parser qwen3 \
--port 8000pip install -r requirements.txtpython -m agent_framework.main访问 http://localhost:8080/docs 查看 API 文档
import requests
response = requests.post(
"http://localhost:8080/chat",
json={
"message": "List all files in the current directory",
"max_iterations": 5
}
)
result = response.json()
print(f"Response: {result['response']}")
print(f"Tool calls: {result['tool_calls']}")# ✅ 安全操作
requests.post("http://localhost:8080/chat", json={
"message": "Create a file named test.txt with content 'hello'"
})
# ❌ 危险操作会被阻止
requests.post("http://localhost:8080/chat", json={
"message": "Delete all files in /tmp" # 会被阻止
})复制 .env.example 到 .env 并修改配置：
cp .env.example .env配置项：
VLLM_BASE_URL: vLLM 服务地址VLLM_API_KEY: API 密钥（本地部署可用 dummy）MODEL_NAME: 模型名称API_HOST: API 监听地址API_PORT: API 端口MAX_EXECUTION_TIME: 工具执行超时时间（秒）
.
├── agent_framework/ # 核心框架
│ ├── agent.py # Agent 核心（含安全策略）
│ ├── api.py # FastAPI 接口
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── llm_client.py # vLLM 客户端
│ ├── logger.py # 日志管理
│ ├── main.py # 启动入口
│ ├── prompts.py # System Prompt 定义
│ └── tools/
│ ├── executor.py # 工具执行器（含安全验证）
│ ├── schemas.py # 工具定义
│ └── __init__.py
├── examples/ # 使用示例
│ └── basic_usage.py # 基础使用示例
├── tests/ # 测试
│ ├── __init__.py
│ ├── test_agent.py # 单元测试
│ └── test_security.py # 安全测试（需要运行中的服务）
├── SECURITY.md # 安全指南
├── API_DOCS.md # API 文档
├── requirements.txt
└── README.md
pytest tests/test_agent.py -v# 1. 启动服务
python -m agent_framework.main
# 2. 运行测试
python tests/test_security.pyMIT