刚把 Open Bot 跑通

核心是把 Grok 的 function calling 封装成标准 ToolCall 接口，底下再适配 LangGraph、AutoGen、CrewAI、甚至自己手写的循环。我试了三个 harness，只有导入路径变了，业务逻辑零修改。

# 以前得针对每个框架写 adapter
from open_bot import GrokAgent
from open_bot.adapters import LangGraphAdapter

agent = GrokAgent(
    model="grok-2-latest",
    tools=[search_web, query_db],
    adapter=LangGraphAdapter()  # 换 AutoGenAdapter 即可
)

# 统一入口，返回标准化的 ToolCall 列表
calls = agent.plan("帮我查下上周 BTC 链上大额转账")

踩过的坑：Grok 当前对 strict: true 的 JSON Schema 支持还有点怪，复杂嵌套对象容易幻觉字段名。Open Bot 内置了个 SchemaSanitizer，把 additionalProperties: false 和 required 全量展开再喂给模型，缓解了 80% 以上的格式报错。

还有一点挺实用：它把「规划」和「执行」拆成两轮调用，第一轮只让模型输出工具调用链，第二轮再由确定性引擎按拓扑序跑。省去了让 LLM 自己写循环、自己处理异常的不稳定性。

如果你在不同项目里混用多个 agent 框架，或者想把 Grok 接进现有工作流而不想重写 adapter，值得试两天。