摘要：自从大模型搞火了 AI Agent，大家就开始幻想 AI 能像“数字员工”一样自己接单、调接口、跑流程。听起来很爽，但真用起来呢？AutoGPT 太抽象，LangChain 太复杂，CrewAI 太“演戏”……
自从大模型搞火了 AI Agent，大家就开始幻想 AI 能像“数字员工”一样自己接单、调接口、跑流程。听起来很爽，但真用起来呢？AutoGPT 太抽象，LangChain 太复杂，CrewAI 太“演戏”……
作为一个搞了半年 Agent 框架的程序员，我一直在找一个能“真干活”的方案——直到我发现了 TARS。
简单说，它不是给你写好一个 Agent 用的，而是帮你快速搭出一套自己的智能代理系统。你可以把它理解成“Agent 版的 Midjourney+Next.js”：可插拔、可定制、还跑得贼稳。
那它到底是怎么干活的？和其他框架有啥区别？值不值得用在自己的项目里？这篇文章我来给你扒一扒 Agent TARS 的底细。
市面上做 Agent 的框架越来越多，但大多数都有一个通病：要么部署太复杂，要么“只能演示”，没法真上业务线。
比如 Auto-GPT、BabyAGI 这种，思路好但执行力差，跑一圈下来结果一地鸡毛。
LangChain 虽然模块全，但用起来有点“过度工程”，一个任务搞一堆链式调用，调起来崩溃。
CrewAI 则更像在演剧本，任务流程定得死死的，一点都不灵活。
所以如果你想从零搞一套自己的智能代理系统，不想被框架牵着鼻子走，TARS 是个不错的起点。
很多 Agent 框架是“静态剧本”，TARS 则是动态组合逻辑。
在 TARS 的语境里，一个智能代理不是一个模型+Prompt，而是一个由多种组件组成的“智能体管家”：
Memory：记住上下文，不断自我进化Actions：可插拔能力模块，比如读文件、写接口、查网页Runtime：运行控制器，决定每一步怎么走Message：通信格式，Agent 间怎么交流这些模块可以像乐高积木一样组合，甚至还可以让多个 Agent 同时协作，完成一个大型任务流。
而你作为开发者，不用纠结“我要选哪个大模型”，也不用死磕链式调用，只需要搭好结构、定义好任务目标，剩下的交给它自己调度。
它跟 LangGraph、AutoGPT 最大的不同就是：把复杂逻辑拆成了“数据 + 流程 + 能力”三层，开发者可以按需定制。
模块可控
你可以自己写 Action，比如写一个“读取 Notion 页”的插件；也可以接入自己的工具链。
有记忆力
Memory 系统不只是上下文缓存，还能自定义向量库、外部记忆系统，比如接入 Milvus 或 Qdrant。
可拓展 Runtime
TARS 的 Runtime 分为单 Agent 和多 Agent，你甚至可以手动控制每一步如何执行。
本地测试体验好
它提供一个叫 tars test 的测试工具，你可以像跑单测一样跑 Agent 整体流程，体验非常丝滑。
举个例子：你想搞一个“自动生成报告 + 发邮件 + 存档”的工作助手。
在 TARS 中你可以这么搞：
写一个“分析文档”的 Action，让 Agent 读入数据再写一个“生成报告”的 Agent，调用大模型整理数据加一个“邮件发送”的 Action 负责发邮件最后用多 Agent Runtime 组合这些模块甚至你可以让 Agent 们互相对话，比如一个管规划，一个管执行，一个管汇报，最后像团队一样运转。
这就很接近我们说的“可编排的智能体系统”。
TARS 是字节开源的项目，GitHub 地址在这：
目前 Star 数在稳步上涨，说明用的人不算多但认可度不低。
配套文档非常详细，而且是 Markdown 格式的项目文档，适合动手党直接试。
它本身也支持 Huggingface Transformers、LangChain 等主流模型和工具接入，兼容性不错。
未来如果字节继续用它做内部项目，说不定会放出更多 Agent 模块和落地方案。
有 Python 基础，想自己搭 Agent 系统的开发者希望自定义流程/能力的项目团队需要跑在本地、对模型可控的业务场景不太适合：
想开箱即用，最好拖拖拽搞定的初学者不懂 Python 的非技术用户想用 Agent 玩玩而已，不追求落地它不像 LangGraph 那么玄学，也不像 CrewAI 那样“上来就演戏”，更像是一个给你全套搭建权限的智能体乐高。
如果你想认真搞一个能落地的 AI Agent 系统，又不想被各种概念绕晕，试试 TARS，你可能会和我一样真香警告。
来源：正正杂说
