我们在公司内部用 AI 做了一些实际的产品，跑过 CRM 助手、长文写作、深度调研、知识系统这些场景，生产环境用了一年多。

期间试过市面上的开源框架，LangChain 、CrewAI 这些都用过。核心问题不是功能不够，而是它们都把 agent 做成了一个「你去配置的 pipeline 」，一旦涉及到真实生产环境里的事情，例如但不限于：

• 流式请求的生命周期管理
• 并发 session 隔离
• 多智能体之间的通信和容错
• 沙箱里跑 LLM 生成的代码
• Tracing
• Observation & Self Improving

等等类似如上这些问题没有一个框架帮你解决，全靠自己堆。

最后我们把这套自己搭出来的脚手架整理出来，开源了：Agentrail

• GitHub： https://github.com/yai-dev/agentrail

• 文档： https://agentrail.run

和其他的 Agent 框架相比，我们：

• 多了一个 host layer：大多数框架给你 agent.run()，上面的请求生命周期、session 状态、插件 hook 自己搭。host layer 把这层做掉了，同一个 agent 在 chat 、stream 、后台任务里可以直接复用。

• 多智能体编排是一等公民：不是「你可以手动起多个 agent 」，而是有 Mailbox 机制、结构化等待、失败恢复。复杂任务分解在生产里是刚需，这些不应该是你自己从零开始实现的东西。

• Docker 沙箱隔离执行：LLM 生成的代码在独立容器里跑，和宿主完全隔离。生产环境这不是加分项，是基线。

• 我们定义了 Profile + Plugin 以此来划分清晰的扩展边界：Profile 打包 agent 行为，Plugin 扩展运行时，不是在一个地方堆所有逻辑。

• 内置 session 记忆和知识库：消息历史压缩、知识库索引检索（ BTW ，知识库只开源了简单的实现）

如果你在生产环境跑过 AI agent 、踩过坑，欢迎来分享经验、互相学习或者直接提 issue ，也欢迎各位大佬多多给予批评以让我们改进做得更好。