用原生 Swift 构建 AI Agent 应用
快速上手安装只需在Package.swift中添加依赖dependencies: [ .package(url: https://github.com/terryso/open-agent-sdk-swift.git, from: 0.1.0) ]几行代码就能跑起一个 Agentimport OpenAgentSDK let agent createAgent(options: AgentOptions( apiKey: sk-..., model: claude-sonnet-4-6, systemPrompt: You are a helpful assistant., maxTurns: 10 )) let result await agent.prompt(Explain Swift concurrency in one paragraph.) print(result.text) print(Used \(result.usage.inputTokens) input \(result.usage.outputTokens) output tokens)prompt()是阻塞式的一次调用完成整个 Agent Loop。如果需要流式输出用stream()for await message in agent.stream(Read Package.swift and summarize it.) { switch message { case .partialMessage(let data): print(data.text, terminator: ) case .toolUse(let data): print(Using tool: \(data.toolName)) case .result(let data): print(\nDone (\(data.numTurns) turns, $\(String(format: %.4f, data.totalCostUsd)))) default: break } }核心架构你的应用 (import OpenAgentSDK) └── Agent (prompt() / stream()) └── Agentic Loop (API 调用 → 工具执行 → 重复) ├── LLMClient Protocol (AnthropicClient / OpenAIClient) ├── 34 个内置工具 ├── MCP 服务器集成 ├── Session Store (JSON 持久化) └── Hook Registry (20 生命周期事件)LLMClient Protocol抽象了 LLM 提供商目前支持 Anthropic (Claude) 和 OpenAI 兼容 APIGLM、Ollama、OpenRouter 等。支持运行时动态切换模型按模型分别计费。Agent Loop自动管理多轮对话、工具调用、预算控制、自动压缩。Tool System34 个内置工具分 Core10 个、Advanced11 个、Specialist13 个三层。支持defineTool()自定义工具输入走 Codable 自动解码。MCP 集成支持 stdio、SSE、HTTP 和进程内四种传输方式MCP 工具自动发现并合并到工具池。多 Agent 协作通过 AgentTool 生成子 Agent内置 Explore、Plan 两种类型Task 系统追踪任务进度Team Mailbox 支持 Agent 间通信。会话持久化对话历史保存、恢复、分叉支持三种恢复策略。权限与安全6 种权限模式 可组合的策略白名单、黑名单、只读 沙盒机制路径和命令过滤 Hook 系统24 个生命周期事件支持拦截和修改工具输入。Skills 系统5 个内置 SkillCommit、Review、Simplify、Debug、Test支持文件系统自动发现自定义 Skill。Thinking/Effort 配置控制 LLM 深度思考能力和 token 预算支持运行时动态调节。项目状态SDK 附带 31 个示例项目覆盖基本用法、流式输出、自定义工具、MCP 集成、会话管理、多 Agent 协作、权限控制、沙盒、模型切换等场景。代码分为 API、Core、Hooks、MCP、Skills、Stores、Tools、Types、Utils 九个模块约 90 个 Swift 源文件MIT 许可证。

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