Deuz SDK
零运行时依赖的 TypeScript Agent 框架，为生产环境提供持久执行、长期记忆、混合 RAG、MCP 工具调用与人工审批。
证据显示工具级审批（needsApproval、缺省拒绝、HMAC 过期令牌）、深度守卫（maxDepth）、成本/步数预算与检查点恢复机制，且有测试实证审批继承与拒绝路径；但数据流透明与敏感数据声明（'密钥不进日志'）仅是 README 文字，无源码佐证，故相关项只给 1 分。零运行时依赖声明可信但 dev 依赖用版本区间。发布使用 npm trusted publishing 与 provenance，属加分。
测试展现高度自洽：同步返回、类型化错误流、ContextOverflowError 映射、子代理用量归并均有断言；错误消息具体（EITHER 提示、max agent depth）。依赖可用性给 2：CI 多平台跑 check，但被审文件中未见锁文件或依赖健康证据。
'What this is not' 一节罕见地逐条列出能力边界（Gemini 原生线、DeepSeek V4 结构化输出、Redis 无 MULTI 等），boundary 满分；多运行时（Node/Bun/Deno/edge）与 Node≥22 引擎声明支撑 environment_fit，但仅凭声明给 2。
信息架构优秀：54 子路径映射表、文档/技能/导出全被 verify-docs 与 verify:api 门禁锁定；已知局限详尽；MIT 许可证一致（root、LICENSE、badge）。版本管理有 changesets 与 tag 校验，但 CHANGELOG 本体未在证据中。维护责任仅一名作者，bus factor 低，给 1。
流式 API、可恢复 UI、可观测性与持久执行组合有差异化价值；测试证明 API 形态可用（textStream、usage、finishReason）。成本效益中等：功能广但生产成熟度未验证，且 README 自认生态不及 Vercel AI SDK。
仓库自建校验链（verify:api 锁定 242 导出、技能 freshness gate、文档引用校验）显著提升可追溯性；但本审查只能静态看到 README 与部分测试互相印证（如审批、用量归并），多数宏观数字（1,892 测试、28 提供商）无法交叉证实，故 cross_source_corroboration 仅 1。
- 静态审查，未执行任何代码；1,892 测试、28 提供商等宏观数字仅是声明，未经独立核实。
- 隐私与密钥处理（'opt-in 捕获、密钥不进日志/span'）在所供文件中无源码证据，采纳前请审计 /observe 与日志路径。
- 发布者未经注册表验证且为单人维护，更新与安全响应节奏存在不确定性。
- 生产采用前请在真实端点复测：README 承认 speech/transcription/video 仅有 mock 测试。
- MCP 与 browser/workspace 等外向能力涉及外部副作用，部署前应逐工具配置 needsApproval。
这个 Agent 能做什么，适合哪些场景？
Deuz SDK（Deuz-AI/Deuz-SDK）是一个以 @deuz-sdk/core 为核心的 TypeScript 框架，定位为'能活过生产环境的 Agent 运行时'，MIT 许可。它主打两件大多数 SDK 不提供的能力：跨会话的长期记忆管线（提取持久事实、增删改协调、重要性评分、过期与召回），以及在上下文窗口填满时自动压缩对话（剪除陈旧工具输出、折叠早期轮次为滚动摘要，并在供应商报错过长时强制压缩重试）。其执行模型强调零运行时依赖与无环境状态：时钟、随机数、fetch、密钥和日志都通过统一的 Dependencies 注入，使同一代码可跑在 Node、Bun、Deno 和边缘运行时，测试保持确定性。框架提供 streamChat、generateText、generateObject、embed、createAgent、handoff 等 API，28 个聊天供应商适配、MCP（含 OAuth 2.0）、HMAC 签名的人工审批令牌、步骤检查点持久化到你自己的数据库、守则（guardrails）与 OpenTelemetry 可观测性。作者还发布了两个经过导出表与编译验证的 Agent Skills（deuz-sdk 与 migrate-from-ai-sdk），可用 npx skills add 安装给 Claude Code 等编码代理。
安装 @deuz-sdk/core 后，开发者通过 createAnthropic 等 28 个供应商适配器构建模型实例，调用 streamChat（同步返回、永不抛错、以类型化流片段传递失败）或 generateText 执行带工具循环的对话。generateText 支持 maxSteps、并行工具调用、自愈错误、成本与 token 预算、子代理；memory 选项接入向量存储、Postgres 或 Obsidian vault 实现跨会话事实记忆；compaction: 'auto' 在窗口溢出时压缩并重试。handoff() 将对话历史、工具与模型移交另一个代理；mcp: [{ url }] 一行接入 MCP 服务器（OAuth 2.0、重连、采样、roots）；needsApproval 在任意深度触发人工审批，令牌经 HMAC 签名并可过期，缺失裁决默认拒绝；durable 模块在用户数据库中写入步骤检查点并支持 resumeFromCheckpoint；guardrails 模块（如 promptInjectionGuardrail、maxOutputLength）对输入、每次工具调用和最终答案进行通过/拦截/重写。可选 @deuz-sdk/react 提供 useChat、useObject、ToolApprovalCard。运行 npm run check 执行 1892 项测试、双构建、publint、边缘打包与 242 个公共导出的锁定清单。
- 需要在多轮、跨会话场景中记住用户偏好的客服或助理产品开发者，用 memory 管线替代手工维护消息数组。
- 长时间运行的自主任务（如研究、数据处理流水线）作者，需要进程崩溃后从检查点恢复执行而不依赖工作流厂商。
- 涉及不可逆操作（付款、删除、外部发送）的 Agent，需要 HMAC 签名、可过期的人工审批门控。
- 需要连接外部工具服务器（MCP）并处理 OAuth 2.0 的团队，避免自行实现鉴权与重连。
- 希望一套流式 API 同时对接 Claude、GPT、Gemini、Grok、Mistral、DeepSeek 等多供应商，并可随时切换。
- 从 Vercel AI SDK 迁移的团队，可使用经验证的 migrate-from-ai-sdk 技能逐名对照迁移。
这个 Agent 有哪些优点和局限？
- 零运行时依赖、无环境状态：时钟/随机数/fetch/日志全部注入，同代码跨 Node、Bun、Deno 与边缘运行时，测试确定性。
- 持久执行无需工作流厂商：检查点与日志存在你自己的进程和数据库中，支持 resumeFromCheckpoint。
- 质量门禁严格：npm run check 覆盖 1892 项测试、publint、无 Node 泄漏的边缘打包、242 个公共导出的锁定清单，删除导出会导致发布失败而非构建期才失败。
- 独立的 live 测试套件调用真实供应商端点，已捕获如 Gemini finishReason: STOP 与推理 token 超报等真实边界问题。
- Agent Skills 经导出表解析与编译验证，代码示例逐个编译，能防止编码代理编造不存在的 API。
- 生态规模不及 Vercel AI SDK——README 明确承认这一差距今年不会缩小，选型需自行权衡。
- 文档化的能力缺口：溢出恢复不支持 Gemini 原生协议；generateObject 无法约束 DeepSeek V4 模型；Redis 包无 MULTI；token 计数为校准启发式；rerank 仍是恒等实现；MCP 无 WebSocket 传输；Part 联合类型无 AudioPart。
- 语音、转写与视频仅有 mock 测试，尚未在真实端点验证。
- 核心 lint 禁止 Date.now() 与 Math.random()，团队需适应依赖注入式的开发习惯。
- 内存写入策略、压缩等高级行为需要理解 seams 抽象，存在学习成本。
如何安装或部署这个 Agent？
需要 Node.js >= 22 或任何带 fetch 的边缘运行时。安装：npm install @deuz-sdk/core（运行时）；可选 npm install @deuz-sdk/react（useChat、useObject 等无头 UI）。可选对等依赖仅在用到时安装：zod、@modelcontextprotocol/sdk、react、pg/redis、unpdf/mammoth/xlsx、playwright、@opentelemetry/api。开发贡献：git clone https://github.com/Deuz-AI/Deuz-SDK.git && cd Deuz-SDK && npm install && npm run check。让编码代理学习该 SDK：npx skills add Deuz-AI/Deuz-SDK。
如何使用这个 Agent？
最小示例：import { streamChat } from '@deuz-sdk/core'; import { createAnthropic } from '@deuz-sdk/core/anthropic'; const anthropic = createAnthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY }); 然后 const res = streamChat({ model: anthropic('claude-opus-4-8'), instructions: '...', prompt: 'Hello!' });，用 for await (const chunk of res.textStream) 消费流，await res.usage 获取用量。进阶：在 generateText 中配置 tools、maxSteps、guardrails、memory.seams（store、embedder、llm）、session.store（Postgres/SQLite/Redis 包）、mcp: [{ url }] 与 runtimeContext（随调用传递租户等上下文）。完整文档位于仓库 docs/ 目录。