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我厌倦了那些臃肿的天气应用程序，于是我制作了一个新的应用，用户可以输入自己的城镇和喜欢的活动，它会找到最佳的时间窗口供徒步旅行、观星、野餐等，并提供自然语言的解释。

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我在2006年开始开发EDDI，最初是一个基于规则的对话引擎。当时主要依靠模式匹配和状态机。当大型语言模型（LLMs）出现时，值得思考的问题不是“我该如何调用GPT”，而是“我如何在生产环境中控制AI的行为？” 我的回答是：代理逻辑应该放在JSON配置文件中，而不是代码里。你需要描述一个代理应该做什么，使用哪个LLM，能够调用哪些工具，以及它应该如何表现。引擎读取这些配置并执行。绝不进行动态代码执行。LLM的设计上不能运行任意代码。引擎是严格的，这样AI才能发挥创造力。 v6是这个理念真正变得实用的版本。你可以让一组代理以五种不同的编排风格（圆桌会议、同行评审、辩论者等）讨论一个主题。每个代理可以使用不同的模型。一个级联系统首先尝试廉价模型，只有在信心不足时才升级到昂贵模型。 它还实现了MCP，既作为服务器也作为客户端，因此你可以通过Claude Desktop或Cursor控制EDDI。同时，它支持谷歌的A2A协议，让代理能够跨平台相互发现。 整个系统在Quarkus上运行于Java 25，以单个Docker镜像发布，并通过一条命令安装。自2017年以来开源，采用Apache 2.0许可证。 我很想听听大家对架构和功能集的看法。如果你有关于缺失功能的想法或希望从这样的系统中获得什么，我非常乐意倾听。始终欢迎对未来发展路线的良好建议。