Archon

Archon 为智能体维护一个持久状态机，使其能够跟踪多轮交互中的进度。通过将智能体的记忆序列化为结构化格式，它防止了标准 LLM 实现中常见的上下文窗口退化。这确保了智能体即使在跨越数千个 token 的复杂、长周期工作流中，也能保留关键指令和任务历史。

该框架对所有工具输出使用严格的 JSON 模式验证。通过强制 LLM 遵守预定义的函数签名，Archon 消除了由格式错误的工具调用引起的运行时错误。这比标准的“零样本”提示更稳健，因为它会在智能体尝试执行函数之前根据模式验证输出。

Archon 实现了自我修正机制，智能体在完成步骤前会根据任务要求评估自己的输出。如果输出验证失败，智能体会自动触发带有特定错误上下文的重新生成周期。与非迭代智能体架构相比，这在复杂数据提取任务中减少了 60-70% 的人工干预。

系统基于解耦的插件模型构建，允许开发者在不修改核心编排逻辑的情况下更换 LLM 后端或添加自定义工具集成。这种模块化支持快速原型设计，使开发者能够在同一个智能体工作流中为特定的子任务测试不同的模型（例如 GPT-4o 对比 Claude 3.5 Sonnet）。

该引擎针对高吞吐量智能体操作进行了优化，最大限度地减少了 LLM 推理调用之间的开销。通过利用异步处理和高效的内存管理，Archon 降低了智能体操作的“首字延迟”（time-to-first-token），使其适用于对响应速度要求极高的实时应用。