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嗨，HN， 我们在 Elixir 中构建代理。我们不断遇到同样的问题，发现代理系统缺乏可观察性。 因此，我们决定将 LangChain、LangGraph 和 DeepAgents 的最佳特性整合到 Elixir 中。 BeamWeaver 具有 OTP 原生设计，并提供以下功能： - 代理和工具调用 - 图形工作流 - 检查点和可恢复执行 - 内存存储 - 重试、回退、中断和人工审核 - 类型化流事件 - 针对 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、xAI 和 Moonshot/Kimi 的提供者适配器 - 用于确定性测试的假模型/重放模型 我们还在此基础上构建可观察性工具 WeaveScope，预计很快会发布。 BeamWeaver 为 Elixir 团队提供了构建先进代理系统所需的工具，而无需将复杂部分推送到 Python 服务中。

我的总体看法是：双子座在高层次的重构方面表现出色，但在实际编码时却充满了漏洞。另一方面，GPT/Claude在编码方面表现优异，但在重构时往往只进行小修小补。他们喜欢加入不必要的防御性编程，以保持向后兼容性，结果往往导致冗长的杂乱代码。 我的想法是发挥他们的优势：让双子座提供方向性和架构性的思路，然后让GPT/Claude进行讨论和实现（实际上，我一直在手动进行这样的操作，效果相当不错）。 所以我的问题是：有没有能够有效自动化这种协作的Agent框架？ 我很清楚现有的“子代理”功能，但根据我的经验，AI并不总是选择调用它们。此外，当子代理在工作时，主模型通常只是闲置着。这让我觉得这不太像真正的协作，更像是一种机制，用来防止外包任务污染主上下文——至少在我看来是这样的。