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Deepleaper April 12, 2026
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🧰 Multi-provider AI toolkit — 18 modules: Embedding, LLM, RAG, Agent, Vision, TTS, STT, Image Gen, Tool Calling, Structured Output, Smart Router, Failover, and more. One interface, any model.
Agent Definition
<div align="center">
# 🧰 AgentKits
**多模型 AI 智能体工具库 · Multi-provider AI toolkit for agents**
[](https://www.npmjs.com/package/agentkits)
[](LICENSE)
[](https://www.typescriptlang.org/)
[](#)
[](https://nodejs.org/)
*20 个大模型 · 15 个向量化引擎 · 38 个功能模块 · 零锁定*
[🇨🇳 完整中文文档](README.zh-CN.md) · [Quick Start](#quick-start) · [Providers](#大模型供应商-llm-providers) · [Modules](#模块目录-module-catalog)
</div>
---
## 为什么选择 AgentKits？
构建 AI 智能体不应被锁定在单一供应商。AgentKits 提供**统一接口**，覆盖 20+ 大模型和 15+ 向量化引擎。切换模型只需改一个配置，无需重写代码。
> **🇨🇳 深度支持中国大模型生态**：通义千问、智谱AI、月之暗面、零一万物、硅基流动、阶跃星辰、百川智能、DeepSeek深度求索、MiniMax — 一等公民，不是附加品。
```ts
import { createChat, createEmbedding } from 'agentkits';
// 切换供应商只需改一个词
const chat = createChat({ provider: 'deepseek' }); // 深度求索
const reply = await chat.complete('解释量子计算');
const emb = createEmbedding({ provider: 'dashscope' }); // 通义千问
const vector = await emb.embed('你好世界');
```
## 快速开始 Quick Start
```bash
npm install agentkits
```
### 对话补全 Chat
```ts
import { createChat } from 'agentkits';
// 使用任意供应商
const chat = createChat({ provider: 'deepseek', model: 'deepseek-chat' });
const reply = await chat.complete('你好！');
// 流式输出
for await (const chunk of chat.stream('给我讲个故事')) {
process.stdout.write(chunk.content ?? '');
}
```
### 向量化 Embedding
```ts
import { createEmbedding } from 'agentkits';
const emb = createEmbedding({ provider: 'dashscope' }); // 通义千问向量化
const vector = await emb.embed('语义搜索');
const batch = await emb.embedBatch(['文档1', '文档2', '文档3']);
```
### 函数调用 Tool Calling
```ts
import { createToolChat, defineTool } from 'ageComments
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