本质上不是一个大模型而是一个以 LLM 为决策核心以 Go 服务为执行核心的智能系统。Go 更多承担的是 Agent Runtime也就是Workflow 编排Tool 调度MCP ServerMemory 管理RAG 检索并发执行状态管理Go 为什么适合 Agent这里就是 Go 面试最喜欢问的。① GoroutineAgent 最大特点就是大量 IO。例如查数据库 查ES 查知识库 查天气 查CRM 调用ERP这些都是 IO。Go 可以go searchDoc() go searchSQL() go searchCRM()最后WaitGroup一起汇总。所以一个 Agent 可以同时调用很多 Tool。② ContextAgent 生命周期非常长。例如用户 ↓ 思考 ↓ Tool1 ↓ Tool2 ↓ LLM ↓ Tool3 ↓ 总结可能几十秒。Go 的 Context 非常适合超时 取消 Trace 日志 RequestID例如ctx, cancel : context.WithTimeout(...)整个 Agent 都能共享。③ Channel多个 Tool 返回SQL ES RAG API可以channel ↓ 聚合 ↓ LLM而不是一直阻塞等待。④ InterfaceGo Tool 很容易抽象。例如type Tool interface{ Name() string Run(ctx,input string)(string,error) }以后SQL Tool Weather Tool Email Tool CRM Tool全部统一管理。⑤ 高并发Agent 经常1000用户同时聊天。GoGMP 调度M:N内存占用低。非常适合。MCP 只是 Tool 的一种实现方式。 帮你理解golang与AI Agent
本质上不是一个大模型而是一个以 LLM 为决策核心以 Go 服务为执行核心的智能系统。Go 更多承担的是 Agent Runtime也就是Workflow 编排Tool 调度MCP ServerMemory 管理RAG 检索并发执行状态管理Go 为什么适合 Agent这里就是 Go 面试最喜欢问的。① GoroutineAgent 最大特点就是大量 IO。例如查数据库 查ES 查知识库 查天气 查CRM 调用ERP这些都是 IO。Go 可以go searchDoc() go searchSQL() go searchCRM()最后WaitGroup一起汇总。所以一个 Agent 可以同时调用很多 Tool。② ContextAgent 生命周期非常长。例如用户 ↓ 思考 ↓ Tool1 ↓ Tool2 ↓ LLM ↓ Tool3 ↓ 总结可能几十秒。Go 的 Context 非常适合超时 取消 Trace 日志 RequestID例如ctx, cancel : context.WithTimeout(...)整个 Agent 都能共享。③ Channel多个 Tool 返回SQL ES RAG API可以channel ↓ 聚合 ↓ LLM而不是一直阻塞等待。④ InterfaceGo Tool 很容易抽象。例如type Tool interface{ Name() string Run(ctx,input string)(string,error) }以后SQL Tool Weather Tool Email Tool CRM Tool全部统一管理。⑤ 高并发Agent 经常1000用户同时聊天。GoGMP 调度M:N内存占用低。非常适合。MCP 只是 Tool 的一种实现方式。