Go AI sdk：为下一代AI应用和代理提供动力

8月 17 2025 golang 19 分钟读完 (约 2833 字)

解锁AI潜力：MCP官方Go SDK改变了工具和代理-应用程序通信

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注：本文核心内容由大语言模型生成，辅以人工事实核查与结构调整。

Go 编程语言因其高性能、并发能力以及强大的标准库而闻名，如今正逐渐成为构建人工智能（AI）应用和智能体的有力选择。随着对 AI 集成需求的增长，Go 开发者越来越需要高效且符合 Go 语言习惯的工具，以便利用大型语言模型（LLM）和其他 AI 服务的能力。本文将探讨当前在这一领域颇具影响力的两个 Go SDK：Jetify 的 Go AI SDK 和 MCP 官方 Go SDK。

Jetify 的 Go AI SDK：简化 LLM 集成

Jetify 的 Go AI SDK 是一个开源（Apache 2.0 协议）的 alpha 版本，旨在为开发 AI 应用和智能体提供符合 Go 语言习惯的体验，并支持任意模型或 LLM 提供商。其主要动机是解决开发者在使用现有官方 Go SDK（如 OpenAI 和 Anthropic 提供的 SDK）时面临的常见问题：

API 笨重： 官方 SDK 通常由自动生成的代码构成，缺乏直观、符合 Go 风格的开发体验。
厂商锁定： 在不同模型或 LLM 提供商之间切换时，往往需要重写应用的大量代码。
多模态处理复杂： 不同提供商在处理图像、文件和工具调用时方式各异，增加了开发难度。

受 Vercel 的 TypeScript 版 AI SDK 启发，Jetify 提供了一个 统一接口，适配多家 AI 提供商，同时强调 Go-first 设计理念。

主要特性与优势：

多提供商支持： 目前支持 OpenAI 和 Anthropic，并计划扩展到更多提供商。
提供商抽象层： 为核心 AI 能力（语言模型、向量嵌入、图像生成等）提供统一接口，屏蔽不同厂商的差异。
多模态输入： 在会话中对文本、图片和文件提供一流支持，确保不同提供商间处理方式一致。
工具调用与结构化输出： 支持函数调用并行执行，以及带有 schema 验证的 JSON 生成。
生产可用特性： 内置完善的错误处理、自动重试、速率限制以及提供商故障转移机制。
可扩展架构： 基于清晰的接口设计，便于集成新的提供商，同时保持向后兼容。

Jetify 的 SDK 自我定位为比 “大而全” 的框架（如 langchain-go）更精简的替代方案。langchain-go 提供了更广泛的功能，例如向量存储、智能体记忆和文档检索，而 Jetify 的 SDK 则专注于 LLM 集成、流式处理和工具使用。这种专注性很好地满足了特定需求，例如对流式输出的强大支持，以及内置的 “computer-use” 工具，这些在其他框架中要么支持不足，要么过于固执于设计理念，不适合 Jetify 的内部智能体开发需求。团队还表示其长期目标是，在 SDK 足够流行后，将其捐赠给开源基金会。

示例代码：使用 Jetify Go AI SDK 进行简单文本生成

要开始使用，可以通过以下命令安装 SDK：

1	go get go.jetify.com/ai

下面是一个利用 OpenAI 模型进行文本生成的示例：

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"go.jetify.com/ai"
	"go.jetify.com/ai/provider/openai"
)

func main() {
	// 设置模型
	model := openai.NewLanguageModel("gpt-4o")

	// 生成文本
	response, err := ai.GenerateTextStr(
		context.Background(),
		"用简单的语言解释一下量子计算",
		ai.WithModel(model),
		ai.WithMaxOutputTokens(200),
	)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}

	// 输出结果
	fmt.Println(response)
}

MCP 官方 Go SDK：AI 工具与智能体应用通信的标准

MCP 官方 Go SDK（modelcontextprotocol/go-sdk）是近期发布的重要开源项目，它实现了 **Model Context Protocol (MCP)**。MCP 定义了一套 标准化、与模型无关的通信规范，使得任何应用都能被 LLM 作为“工具”调用。对于 Go AI 生态而言，这一进展意义重大，因为它为社区提供了一个权威且长期维护的实现方案，此前开发者主要依赖第三方库。

该 SDK 的设计高度契合 Go 语言哲学，强调 简洁、高效、强类型以及高并发。它是 Go AI 生态的基础模块，能够支持更复杂、更健壮的 AI 应用、框架和平台的构建。从本质上讲，它是 Go 应用与 AI 模型世界之间的标准化桥梁。

核心概念：

Server（服务器）： 表示一个无状态的 MCP 服务实例，包含工具、提示词和资源的集合。
Client（客户端）： 表示一个 MCP 客户端。
Session（会话）： 具体的、有状态的连接（ServerSession 或 ClientSession），所有交互都通过会话进行。
Transport（传输层）： 抽象层，负责建立底层通信并定义 JSON-RPC 消息的交换方式。

MCP 协议支持灵活的通信模式，适应不同的部署场景，而 Go SDK 对这些模式均有出色支持：

标准输入/输出 (Stdio)： 最简单的模式，适用于本地工具、CLI 插件或 Sidecar 模型，客户端通过 stdin/stdout 使用 JSON-RPC 与子进程 MCP 服务通信。
HTTP Streamable（可流式 HTTP）： 最新且推荐的 HTTP 模式，提供可恢复、无状态的会话管理机制，适合构建可扩展、高可用的网络服务。
服务端推送事件 (SSE)： 早期的 HTTP 模式，SDK 仍通过 SSEHandler 提供支持，但功能更强大的 StreamableHTTPHandler 代表未来方向。

MCP 官方 Go SDK 的一大优势在于，它允许 Go 智能体程序直接引入 SDK 并作为原生 MCP 客户端运行。相比执行外部 CLI 工具，这种方式具备显著优势：

高性能： 避免了不必要的进程创建与数据序列化开销，使工具调用和响应链更短、更高效。
强类型与健壮性： 整个通信过程在 Go 类型系统内运行，错误处理更清晰，维护和调试更容易。
简洁工程实践： 有助于形成更优雅、更符合 Go 习惯的智能体工程模式。

示例代码：使用 MCP 官方 Go SDK 构建基础工具服务（Greeter）

下面是一个简化示例，展示如何用 MCP 官方 Go SDK 定义一个通过标准输入/输出运行的基本工具服务：

package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"github.com/modelcontextprotocol/go-sdk/mcp"
)

// HiParams 定义工具的输入参数
type HiParams struct {
	Name string `json:"name"`
}

// SayHi 工具的实际实现
func SayHi(ctx context.Context, _ *mcp.ServerSession, params *mcp.CallToolParamsFor[HiParams]) (*mcp.CallToolResultFor[any], error) {
	resultText := fmt.Sprintf("Hi %s, welcome to the Go MCP world!", params.Arguments.Name)
	return &mcp.CallToolResultFor[any]{
		Content: []mcp.Content{
			&mcp.TextContent{Text: resultText},
		},
	}, nil
}

func main() {
	// 1. 创建一个 Server 实例
	server := mcp.NewServer("greeter-server", "1.0.0", nil)

	// 2. 将工具添加到服务中
	server.AddTools(
		mcp.NewServerTool("greet", "Say hi to someone", SayHi),
	)

	// 3. 使用 StdioTransport 启动服务，监听 stdin/stdout
	log.Println("Greeter server running over stdio...")
	if err := server.Run(context.Background(), mcp.NewStdioTransport()); err != nil {
		log.Fatalf("Server run failed: %v", err)
	}
}

如何选择适合的 Go AI SDK：对比概览

在 Jetify 的 Go AI SDK 和 MCP 官方 Go SDK 之间进行选择时，可以根据它们的主要关注点来判断：

Jetify 的 Go AI SDK：适合需要 无缝集成不同 LLM 提供商（如 OpenAI、Anthropic） 的场景，同时屏蔽厂商差异。它旨在为 消费 AI 模型 提供符合 Go 习惯的体验，适用于文本生成、向量嵌入、图像生成、工具调用等任务。对于需要在不同 LLM 间灵活切换，或利用多模态能力构建智能体的开发者，它是理想选择。
MCP 官方 Go SDK：适合需要 标准化方式将 Go 应用的功能暴露为 LLM 可调用工具 的场景。其核心价值在于定义健壮、与模型无关的通信协议，使 AI 智能体能够发现并与外部服务交互。如果你要构建模块化 AI 系统，让不同 Go 服务作为工具协同一个 LLM 智能体，或需要确保长期兼容性与交互标准化，MCP SDK 是关键桥梁。它尤其适合让 Go 应用融入更大、更互操作的 AI 生态系统。

总结

无论是 Jetify 的 Go AI SDK 还是 MCP 官方 Go SDK，都代表了 Go 在 AI 领域的重要进展。Jetify 的 SDK 简化了对多样化 LLM 服务的使用，为 Go 开发者提供统一、惯用的接口；与此同时，MCP 官方 Go SDK 则为 LLM 与外部应用之间的通信建立了关键标准，使 Go 程序能够作为高性能、强类型的工具融入更广泛的智能体架构。两者结合，将赋能 Go 开发者构建更复杂、高效、可扩展的 AI 应用与智能体，进一步巩固 Go 作为未来 AI 领域强大语言的地位。

引用文章:

Go AI SDK: an idiomatic SDK to write AI applications and agents against any model or LLM provider. : r/golang - Reddit: https://www.reddit.com/r/golang/comments/1ds2p5y/go_ai_sdk_an_idiomatic_sdk_to_write_ai/
The AI framework for Go developers. Build powerful AI applications and agents using our free, open-source library. From Jetify, the creators of TestPilot. - GitHub: https://github.com/jetify-com/ai
上手MCP官方Go SDK：一份面向实战的入门指南 - Tony Bai: https://tonybai.com/2025/07/10/mcp-official-go-sdk