快速上手
安装只需在Package.swift中添加依赖：
dependencies: [ .package(url: "https://github.com/terryso/open-agent-sdk-swift.git", from: "0.1.0") ]几行代码就能跑起一个 Agent：
import OpenAgentSDK let agent = createAgent(options: AgentOptions( apiKey: "sk-...", model: "claude-sonnet-4-6", systemPrompt: "You are a helpful assistant.", maxTurns: 10 )) let result = await agent.prompt("Explain Swift concurrency in one paragraph.") print(result.text) print("Used \(result.usage.inputTokens) input + \(result.usage.outputTokens) output tokens")prompt()是阻塞式的，一次调用完成整个 Agent Loop。如果需要流式输出，用stream()：
for await message in agent.stream("Read Package.swift and summarize it.") { switch message { case .partialMessage(let data): print(data.text, terminator: "") case .toolUse(let data): print("Using tool: \(data.toolName)") case .result(let data): print("\nDone (\(data.numTurns) turns, $\(String(format: "%.4f", data.totalCostUsd)))") default: break } }核心架构
你的应用 (import OpenAgentSDK) └── Agent (prompt() / stream()) └── Agentic Loop (API 调用 → 工具执行 → 重复) ├── LLMClient Protocol (AnthropicClient / OpenAIClient) ├── 34 个内置工具 ├── MCP 服务器集成 ├── Session Store (JSON 持久化) └── Hook Registry (20+ 生命周期事件)- LLMClient Protocol：抽象了 LLM 提供商，目前支持 Anthropic (Claude) 和 OpenAI 兼容 API（GLM、Ollama、OpenRouter 等）。支持运行时动态切换模型，按模型分别计费。
- Agent Loop：自动管理多轮对话、工具调用、预算控制、自动压缩。
- Tool System：34 个内置工具，分 Core（10 个）、Advanced（11 个）、Specialist（13 个）三层。支持
defineTool()自定义工具，输入走 Codable 自动解码。 - MCP 集成：支持 stdio、SSE、HTTP 和进程内四种传输方式，MCP 工具自动发现并合并到工具池。
- 多 Agent 协作：通过 AgentTool 生成子 Agent（内置 Explore、Plan 两种类型），Task 系统追踪任务进度，Team + Mailbox 支持 Agent 间通信。
- 会话持久化：对话历史保存、恢复、分叉，支持三种恢复策略。
- 权限与安全：6 种权限模式 + 可组合的策略（白名单、黑名单、只读）+ 沙盒机制（路径和命令过滤）+ Hook 系统（24 个生命周期事件，支持拦截和修改工具输入）。
- Skills 系统：5 个内置 Skill（Commit、Review、Simplify、Debug、Test），支持文件系统自动发现自定义 Skill。
- Thinking/Effort 配置：控制 LLM 深度思考能力和 token 预算，支持运行时动态调节。