名字来源于：《战神》游戏以希腊神话为背景，讲述奎托斯（Kratos）由凡人成为战神并展开弑神屠杀的冒险经历，Blades 是奎托斯的标志性武器。

在人工智能浪潮席卷全球的今天，大型语言模型（LLM）正在重塑软件开发的边界。然而，对于广大的 Go 开发者而言，一个普遍的痛点是：主流的 LLM 应用框架（如 LangChain）大多基于 Python，这使得在以 Go 为主要技术栈的团队中开发 Agent 应用变得不那么“原生”和高效。

为了解决这个挑战，今天我带着我的新作品来了，它就是 Blades ! Blades 是一个专为 Go 语言设计的、用于构建 AI Agent 应用的现代化框架。目处于初期阶段，当前已支持自定义模型、工具、记忆体、中间件等功能，适用于多轮对话、链式推理和结构化输出等场景。它保持着 Kratos 一贯的设计美学，结合 Go 语言的特性，提供了灵活且高效的 AI Agent 解决方案。

• Go Idiomatic：完全依照 Go 的思维方式构建，代码风格、使用体验都让 Go 开发者感到亲切。
• 使用简单：通过简洁的代码生命，定义 AI Agent，实现需求快速交付，让复杂的逻辑变得清晰、易于管理和维护。
• 中间件生态：借鉴 Kratos 的中间件设计理念，无论是 Observability、Guardrails，都可以方便地集成到 AI Agent。
• 高度可扩展：通过统一的接口和可插拔的组件，实现高度的解耦和可扩展性，方便集成不同的 LLM 模型和外部工具。

架构

当前 Blades 主要由以下模块组成：

• Agent (智能体)：执行任务的核心单元，可以调用模型和工具。
• Prompt (提示词)：用于与 LLM 交互的模板化文本，支持动态变量替换和复杂的上下文构建。
• Chain (链)：将多个 Agent 或其他 Chain 串联起来，形成复杂的工作流。
• ModelProvider (模型)：可插拔的 LLM 接口，您可以轻松切换和集成不同的语言模型服务（如 OpenAI 等）。
• Tool (工具)：Agent 可以使用的外部能力，例如调用 API、查询数据库、访问文件系统等。
• Memory (记忆)：为 Agent 提供短期或长期的记忆能力，实现具备上下文的连续对话。
• Middleware (中间件)：类似于 Web 框架中的中间件，可以实现对 Agent 的横切面控制。

核心接口

其中 Runner 是 Blades 框架中最核心的接口，它定义了所有可执行组件的基本行为。

// Runner represents an entity that can process prompts and generate responses.type Runner interface {    // Run 执行一个同步的、非流式的操作，返回一个完整的 Generation 结果。    Run(context.Context, *Prompt, ...ModelOption) (*Generation, error)    // RunStream 执行一个异步的、流式的操作，返回一个 Streamer，用于逐步接收 Generation 结果。    RunStream(context.Context, *Prompt, ...ModelOption) (Streamer[*Generation], error)}

其设计旨在提供一个统一的执行范式，通过 Run 和 RunStream 方法，实现了框架内各种功能模块的解耦、标准化和高度可组合性。Agent、Chain、ModelProvider 等组件都实现了此接口，从而统一了它们的执行逻辑，使得不同组件能够像乐高积木一样灵活组合，构建复杂的 AI Agent。

ModelProvider

ModelProvider 是 Blades 框架与底层大语言模型（LLM）进行交互的核心抽象层。其设计目标在于通过统一的接口实现解耦和扩展性，使得框架核心逻辑与特定模型（如 OpenAI, DeepSeek, Gemini 等）的实现细节分离。

其他模块设计，不再一一赘述，可以阅读代码，了解细节。

动手做一个电影推荐 Agent

下面我们通过一个简单的例子，来展示如何使用 Blades 构建一个电影推荐 Agent。这个 Agent 会推荐一个中国明星，并列出他/她主演过的电影。

package mainimport (    "context"    "log"    "github.com/go-kratos/blades"    "github.com/go-kratos/blades/contrib/openai")funcmain() {    agent := blades.NewAgent(        "Template Agent",        blades.WithModel("qwen-plus"),        blades.WithProvider(openai.NewChatProvider()),    )    // Define templates and params    params := map[string]any{        "actor":  "成龙",        "movies": "10",    }    // Build prompt using the template builder    // Note: Use exported methods when calling from another package.    prompt, err := blades.NewPromptTemplate().        System("你是一个电影电视剧推荐大师，根据用户信息进行推荐 {{.movies}} 作品。", params).        User("请为我推荐 {{.actor}} 的电影，请按照“标题（年份）、类型/风格 、推荐理由”的格式输出。", params).        Build()    if err != nil {        log.Fatal(err)    }    log.Println("Generated Prompt:", prompt.String())    // Run the agent with the templated prompt    result, err := agent.Run(context.Background(), prompt)    if err != nil {        log.Fatal(err)    }    log.Println(result.AsText())}

执行程序后，你会得到类似如下的输出：

2025/09/25 22:12:34 Generated Prompt: [Text: 你是一个电影电视剧推荐大师，根据用户信息进行推荐 10 作品。)][Text: 请为我推荐 成龙 的电影，请按照“标题（年份）、类型/风格 、推荐理由”的格式输出。)]2025/09/25 22:12:34 Processing message: system [{你是一个电影电视剧推荐大师，根据用户信息进行推荐 10 作品。}]2025/09/25 22:12:34 Processing message: user [{请为我推荐 成龙 的电影，请按照“标题（年份）、类型/风格 、推荐理由”的格式输出。}]2025/09/25 22:13:00 当然可以！以下是10部成龙的经典电影推荐，涵盖动作、喜剧、冒险等多种风格，展现他独特的“功夫喜剧”魅力与特技表演：1. **《警察故事》（1985）**     - 类型/风格：警匪 / 动作 / 犯罪     - 推荐理由：被誉为成龙最具代表性的作品之一，高难度实拍动作场面震撼影史，商场追击戏成为经典，充分展现其拼命三郎的敬业精神。2. **《A计划》（1983）**     - 类型/风格：动作 / 喜剧 / 冒险     - 推荐理由：融合维多利亚时代背景与惊险钟楼跳伞戏，动作设计极具创意，幽默与紧张并存，是早期动作喜剧的巅峰之作。....

说在最后

邀请所有 Go 开发者和 AI 爱好者访问我们的 GitHub 仓库，亲自体验 Blades 带来的开发乐趣。

• GitHub 仓库: https://github.com/go-kratos/blades

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项目当前处于初期阶段，持续迭代中，期待反馈、建议和贡献

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