Shourie37发布MCP风格代理循环框架

Shourie37 发布开源项目 mcp-agent-loop，提供一种仅依赖 Python 标准库、可离线运行并带追踪与重复评测能力的 AI 智能体执行框架。它通过 JSON-RPC 2.0 模拟 MCP 风格工具接口，并用工具白名单、最大步数、时间与 token 预算、瞬时错误重试及 JSONL 日志约束执行过程，还可运行8项任务比较不同配置。 离线使用需 Python 3.12，无需安装依赖；连接真实模型运行则需要用户自备密钥。项目明确并非完整 MCP 实现，主要用于演示如何运行和评测受控的代理循环。

AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。