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Fantasy 是一个用 Go 构建 AI Agent 的开源 SDK，核心卖点是多提供商（Multi-provider）、多模型（Multi-model）、一个统一 API。无论你偏好 OpenAI、Anthropic、Google 还是 OpenRouter，代码写法都保持同一套接口，切换模型只需改一行。这篇文章将带你用 5 分钟时间，从零搭建起第一个具备工具调用能力的 Go AI Agent。

一、Fantasy 是什么？为什么值得用？🧙

一句话总结 Fantasy 的定位：

Build AI agents with Go. Multiple providers, multiple models, one API.

它的三步工作流非常直观：

1. 选模型和提供商（Choose a model and provider）
2. 加几个工具（Add some tools）
3. 编译成原生机器码直接跑（Compile to native machine code and let it rip）

对新手最友好的三个特性：

• 🎯统一接口：Provider接口只有两个方法（见 provider.go），所有提供商实现同一套抽象；
• 🛠️工具即函数：用 Go 函数 + 结构体 tag 就能定义工具，JSON Schema 自动生成（见 tool.go 与 schema/）；
• 🔁内置重试与修复：自动退避重试（retry.go）、损坏 JSON 自动修复（jsonrepair/）。

💡 Fantasy 正是 Charm 团队为其 AI 编程助手 Crush 打造的底层框架，生产级稳定性有保障。

二、环境准备与一键安装步骤 📦

1. 确认 Go 版本

Fantasy 要求Go 1.27.0+（见 go.mod）。在终端执行：

go version

版本不足的话，先升级到最新的 Go 稳定版即可。

2. 克隆仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fantasy6/fantasy

项目结构速览（新手重点关注examples/即可）：

3. 配置 API Key

以 OpenRouter 为例（新手推荐，一个 Key 可用多家模型）：

export OPENROUTER_API_KEY="你的密钥"

⚠️ 不同提供商对应不同环境变量：OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY等，命名规则为<提供商>_API_KEY。

三、5分钟写出你的第一个 Agent 🚀

下面按官方示例 examples/simple/main.go 拆解成 4 步，核心代码总共不到 30 行。

第 1 步：创建 Provider 并选择模型

import ( "charm.land/fantasy" "charm.land/fantasy/providers/openrouter" ) // 创建提供商 provider, _ := openrouter.New(openrouter.WithAPIKey(os.Getenv("OPENROUTER_API_KEY"))) // 选择模型 model, _ := provider.LanguageModel(ctx, "moonshotai/kimi-k2")

注意LanguageModel这一步：同一个 Fantasy 里可以创建任意多个不同提供商的 model，这就是"多模型"的来源。

第 2 步：定义一个 Agent 工具

工具就是一个普通的 Go 函数，输入用结构体 +descriptiontag 描述：

type cuteDogQuery struct { Location string `json:"location" description:"The location to search for cute dogs."` } fetchCuteDogInfo := func(ctx context.Context, input cuteDogQuery, _ fantasy.ToolCall) (fantasy.ToolResponse, error) { if input.Location == "Silver Lake, Los Angeles" { return fantasy.NewTextResponse("Cute dogs are everywhere!"), nil } return fantasy.NewTextResponse("No cute dogs found."), nil } cuteDogTool := fantasy.NewAgentTool("cute_dog_tool", "Provide up-to-date info on cute dogs.", fetchCuteDogInfo)

模型会自动根据description填出正确的调用参数，无需手写 schema。

第 3 步：组装 Agent

agent := fantasy.NewAgent( model, fantasy.WithSystemPrompt("You are a moderately helpful, dog-centric assistant."), fantasy.WithTools(cuteDogTool), )

NewAgent支持一系列选项（完整列表见 agent.go）：WithSystemPrompt、WithTools、WithTemperature、WithMaxRetries、WithStopConditions……按需取用即可。

第 4 步：发起调用，拿到结果 🎉

result, _ := agent.Generate(ctx, fantasy.AgentCall{ Prompt: "Find all the cute dogs in Silver Lake, Los Angeles.", }) fmt.Println(result.Response.Content.Text())

Fantasy 会自动完成模型思考 → 调用工具 → 把工具结果喂回模型 → 输出最终答案的完整多步循环，你不需要自己写任何工具循环逻辑。

运行它

示例是独立 Go module（examples/go.mod 通过replace指向主仓库），在examples/目录下直接运行：

cd examples go run ./simple

四、多模型多提供商如何选？（附速查表）🌐

Fantasy 为每个主流平台提供了专属包，位于 providers/ 目录：

关键技巧：遇到没有专属包的服务商（比如自建推理服务、Groq、HuggingFace 等），只要它兼容 OpenAI 接口，就用openaicompat通用层 +WithBaseURL指向你的地址即可接入，一行搞定：

provider, _ := openaicompat.New( openaicompat.WithAPIKey("sk-xxx"), openaicompat.WithBaseURL("http://localhost:8080/v1"), )

🔑 记住这个原则：专属包优先，openaicompat兜底，这就是 Fantasy "一个 API 通吃多模型" 的真正含义。

五、进阶玩法：从聊天到生产级 Agent 🔧

跑通第一个 Agent 后，这些官方示例值得逐个体验：

1. 流式输出（Streaming）

通过agent.Stream配合回调，实时打印文字增量、工具调用过程（完整示例见 examples/stream/main.go）：

streamCall := fantasy.AgentStreamCall{ Prompt: "Chuck just met a new dog at the park...", OnTextDelta: func(id, text string) error { return fmt.Print(text) }, OnToolCall: func(tc fantasy.ToolCallContent) error { return nil }, } _, _ = agent.Stream(ctx, streamCall)

2. 结构化输出（类型安全的数据）

定义一个 struct，模型返回的就是编译期类型安全的 Go 对象，而不是需要解析的字符串（见 examples/structured-outputs/main.go）：

type Recipe struct { Name string `json:"name" description:"The name of the recipe"` Ingredients []string `json:"ingredients" description:"List of ingredients needed"` PrepTime int `json:"prep_time" description:"Preparation time in minutes"` } result, _ := object.GenerateRecipe}, }) fmt.Println(result.Object.Name, result.Object.PrepTime)

3. 联网搜索与 Computer Use

• Web Search：一行anthropic.WebSearchTool(nil)或openai.WebSearchTool(nil)即可让 Agent 服务端联网并附来源引用（examples/web-search/main.go）；
• Computer Use：让 Claude 操作虚拟屏幕、点击、输入、截图（examples/computer-use/main.go）。

4. 控制 Agent 停止条件

WithStopConditions支持按步数、Token 上限、特定工具调用等条件停止（如StepCountIs(3)、MaxTokensUsed(10000)），配合WithMaxRetries让长任务既稳定又省钱。

六、学习路线图：下一步看哪里？🗺️

一句话行动清单：

1. ✅ 克隆仓库并配置一个OPENROUTER_API_KEY
2. ✅ 运行examples/simple跑通第一个 Agent
3. ✅ 把moonshotai/kimi-k2换成gpt-4o或claude-sonnet-4，体会"换模型不换代码"
4. ✅ 尝试structured-outputs拿到类型安全结果

Fantasy 用一套极简的 Go 接口抹平了各家 AI 提供商的差异，让你把精力真正花在 Agent 的业务逻辑上。现在就开始，5 分钟后的你已经在运行自己的第一个多模型 AI Agent 了 🧙‍♂️

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