面向AI智能体的身份、通信与支付层

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“正如向阳的向日葵一样，智能体会以群体协作的方式共同工作——每个个体都是独立的，但它们合在一起却能创造出更伟大的事物。”

curl -fsSL https://getbindu.com/install-bindu.sh | bash

Bindu（读作：宾杜）可以将任何AI智能体转化为生产级微服务。无论你使用哪种框架构建智能体——Agno、LangChain、OpenAI SDK，甚至是纯TypeScript——只需调用bindufy()函数，就能获得一个具备DID身份、A2A协议、OAuth2认证和加密支付功能的服务。无需编写基础设施代码，也无需重写现有代码。

支持Python、TypeScript和Kotlin。基于开放协议构建：A2A、AP2和X402。

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🎥 观看Bindu的实际应用

📋 先决条件

在安装Bindu之前，请确保你已具备以下条件：

• Python 3.12或更高版本 - 在此下载
• UV包管理器 - 安装指南
• API密钥要求：请在环境变量中设置OPENROUTER_API_KEY、OPENAI_API_KEY或MINIMAX_API_KEY。免费的OpenRouter模型可供测试使用。MiniMax AI提供M2.7模型，具有100万上下文窗口。

验证你的配置

# 检查Python版本
uv run python --version  # 应显示3.12或更高版本

# 检查UV是否安装成功
uv --version

📦 安装

# 安装Bindu
uv add bindu

# 开发模式（若参与Bindu的开发）
# 创建并激活虚拟环境
uv venv --python 3.12.9
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate  # Windows

uv sync --dev

🚀 快速入门

方案1：手动设置

创建你的智能体脚本my_agent.py：

import os

from bindu.penguin.bindufy import bindufy
from agno.agent import Agent
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.models.openai import OpenAIChat

# 定义你的智能体
agent = Agent(
    instructions="你是一名研究助理，负责查找并总结信息。",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
)

# 配置
config = {
    "author": "your.email@example.com",
    "name": "research_agent",
    "description": "一名研究助理智能体",
    "deployment": {
        "url": os.getenv("BINDU_DEPLOYMENT_URL", "http://localhost:3773"),
        "expose": True,
    },
    "skills": ["skills/question-answering", "skills/pdf-processing"]
}

# 处理函数
def handler(messages: list[dict[str, str]]):
    """处理消息并返回智能体响应。

    参数:
        messages: 包含对话历史的消息字典列表

    返回:
        智能体的响应结果
    """
    result = agent.run(input=messages)
    return result

# 绑定它
bindufy(配置, 处理函数)

# 使用隧道将你的代理暴露到互联网
# bindufy(配置, 处理函数, launch=True)

你的代理现在已经在 deployment.url 中配置的 URL 上线了。

无需更改代码即可设置自定义端口：

# Linux/macOS
export BINDU_PORT=4000

# Windows PowerShell
$env:BINDU_PORT="4000"

当设置了 BINDU_PORT 时，现有使用 http://localhost:3773 的示例会自动被覆盖。

选项 2：TypeScript 代理

同样的模式，不同的语言。创建 index.ts：

import { bindufy } from "@bindu/sdk";
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

bindufy({
  author: "your.email@example.com",
  name: "research_agent",
  description: "一个研究助理代理",
  deployment: { url: "http://localhost:3773", expose: true },
  skills: ["skills/question-answering"],
}, async (messages) => {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o",
    messages: messages.map(m => ({
      role: m.role as "user" | "assistant" | "system",
      content: m.content,
    })),
  });
  return response.choices[0].message.content || "";
});

运行它：

npm install @bindu/sdk openai
npx tsx index.ts

SDK 会在后台自动启动 Bindu 核心。你的代理将在 http://localhost:3773 上线——相同的 A2A 协议、相同的 DID，一切都一样。

请参阅 examples/typescript-openai-agent/ 获取完整的可运行示例及设置说明。

选项 3：零配置本地代理

无需设置 Postgres、Redis 或任何云服务即可试用 Bindu。完全在本地运行，使用内存存储和调度器。

python examples/beginner_zero_config_agent.py

选项 4：极简回声代理（测试）

import os

from bindu.penguin.bindufy import bindufy

def handler(messages):
    return [{"role": "assistant", "content": messages[-1]["content"]}]

config = {
    "author": "your.email@example.com",
    "name": "echo_agent",
    "description": "一个用于快速测试的基本回声代理。",
    "deployment": {
        "url": os.getenv("BINDU_DEPLOYMENT_URL", "http://localhost:3773"),
        "expose": True,
    },
    "skills": []
}

bindufy(config, handler)

# 使用隧道将你的代理暴露到互联网
# bindufy(config, handler, launch=True)

# 启动代理
python examples/echo_agent.py

curl --location 'http://localhost:3773/' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "message/send",
    "params": {
        "message": {
            "role": "user",
            "parts": [
                {
                    "kind": "text",
                    "text": "Quote"
                }
            ],
            "kind": "message",
            "messageId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
            "contextId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
            "taskId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440300"
        },
        "configuration": {
            "acceptedOutputModes": [
                "application/json"
            ]
        }
    },
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440024'

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440024",
    "result": {
        "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440301",
        "context_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
        "kind": "task",
        "status": {
            "state": "submitted",
            "timestamp": "2025-12-16T17:10:32.116980+00:00"
        },
        "history": [
            {
                "message_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
                "context_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
                "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440301",
                "kind": "message",
                "parts": [
                    {
                        "kind": "text",
                        "text": "Quote"
                    }
                ],
                "role": "user"
            }
        ]
    }
}

curl --location 'http://localhost:3773/' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "tasks/get",
    "params": {
        "taskId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440301"
    },
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440025'

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440025",
    "result": {
        "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440301",
        "context_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
        "kind": "task",
        "status": {
            "state": "completed",
            "timestamp": "2025-12-16T17:10:32.122360+00:00"
        },
        "history": [
            {
                "message_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
                "context_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
                "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440301",
                "kind": "message",
                "parts": [
                    {
                        "kind": "text",
                        "text": "Quote"
                    }
                ],
                "role": "user"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "parts": [
                    {
                        "kind": "text",
                        "text": "Quote"
                    }
                ],
                "kind": "message",
                "message_id": "2f2c1a8e-68fa-4bb7-91c2-eac223e6650b",
                "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440301",
                "context_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038"
            }
        ],
        "artifacts": [
            {
                "artifact_id": "22ac0080-804e-4ff6-b01c-77e6b5aea7e8",
                "name": "result",
                "parts": [
                    {
                        "kind": "text",
                        "text": "Quote",
                        "metadata": {
                            "did.message.signature": "5opJuKrBDW4woezujm88FzTqRDWAB62qD3wxKz96Bt2izfuzsneo3zY7yqHnV77cq3BDKepdcro2puiGTVAB52qf"  # pragma: allowlist secret
                        }
                    }
                ]
            }
        ]
    }
}

🚀 核心功能

🎨 聊天界面

Bindu 包含一个美观的聊天界面，地址为 http://localhost:5173。导航到 frontend 文件夹并运行 npm run dev 即可启动服务器。

🌐 GetBindu.com

GetBindu.com 是一个公开的 Bindu 代理注册中心——可供更广泛的代理生态系统发现和访问。注册您的代理，使其可供其他代理和编排者使用。

🛠️ 支持的代理框架

Bindu 是 框架无关的，并已在以下框架上进行了测试：

Python:

• AG2（原 AutoGen）
• Agno
• CrewAI
• LangChain
• LlamaIndex
• FastAgent

TypeScript:

• OpenAI SDK
• LangChain.js

Kotlin:

• OpenAI Kotlin SDK

Bindu 通过 gRPC 实现语言无关性——请参阅 docs/grpc/ 了解其工作原理以及如何添加新语言。

兼容的 LLM 提供商：

• OpenRouter — 通过单个 API 访问 100 多种模型
• OpenAI — GPT-4o、GPT-5 等
• MiniMax AI — M2.7（1M 上下文）、M2.5、M2.5-highspeed（204K 上下文）可通过与 OpenAI 兼容的 API 使用

希望与您最喜欢的框架集成吗？请在 Discord 上告诉我们！

🧪 测试

Bindu 的测试覆盖率保持在 70% 以上（目标：80% 以上）：

# 单元测试（快速，在提交前运行）
uv run pytest tests/unit/ -v

# E2E gRPC 集成测试（真实服务器，完整往返）
uv run pytest tests/integration/grpc/ -v -m e2e

# 所有测试及覆盖率
uv run pytest -n auto --cov=bindu --cov-report=term-missing
uv run coverage report --skip-covered --fail-under=70

CI 会在每次 PR 提交时自动运行——包括单元测试、E2E gRPC 测试以及 TypeScript SDK 构建验证。详情请参阅 .github/workflows/ci.yml。

🔧 故障排除

rm -rf .venv
uv venv --python 3.12.9
uv sync --dev

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

🤝 贡献

我们欢迎您的贡献！加入我们的 Discord。选择最适合您贡献的频道。

git clone https://github.com/getbindu/Bindu.git
cd Bindu
uv venv --python 3.12.9
source .venv/bin/activate
uv sync --dev
pre-commit run --all-files

📖 贡献指南

📜 许可证

Bindu 是开源项目，采用 Apache License 2.0 许可证。

💬 社区

我们非常感谢大家的贡献！无论您是修复 bug、改进文档，还是构建演示——您的贡献让 Bindu 更加出色。

• 💬 加入 Discord 以获取讨论和支持
• ⭐ 如果您觉得这个项目有用，请 给仓库点赞！

👥 积极的版主

我们敬业的版主致力于维护一个友好且高效的社区：

Raahul Dutta

Paras Chamoli

Chandan

想成为版主吗？请在 Discord 上联系我们！

🙏 致谢

感谢以下项目：

• FastA2A
• 12 Factor Agents
• A2A
• AP2
• Huggingface chatui
• X402
• Bindu Logo
• ASCII Space Art

🌌 愿景

一瞥夜空
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}}         |               `~~~~~~~`       - --===D       @   }}
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每一个符号都代表一个智能体——智慧的火花。那个小点就是 Bindu，它是“智能体互联网”中的起点。

NightSky 连接（进行中）

NightSky 能够支持智能体群集运作。每个 Bindu 都是一个标记点，用 A2A、AP2 和 X402 的通用语言来标注智能体。这些智能体可以部署在任何地方——笔记本电脑、云端或集群——但它们使用相同的协议进行通信，从设计上就彼此信任，并作为一个统一的分布式心智协同工作。

🗺️ 路线图

• gRPC 传输 + 语言无关 SDKs（TypeScript、Kotlin）
• 将测试覆盖率提升至 80%（进行中）
• 完整支持 AP2
• DSPy 集成（进行中）
• Rust SDK
• 支持 MLTS
• 与其他促进者一起支持 X402

💡 在 Discord 上提出功能建议！

我们将使这一智能体生态系统更加完善，而我们也确实需要您的帮助。

🎓 研讨会

• [AI Native 实战：智能体交响曲](https://www.meetup.com/ai-native-Amsterdam && India/events/311066899/) - 幻灯片

⭐ 星标历史

由来自阿姆斯特丹和印度的团队用心打造
快乐的 Bindu！🌻🚀✨

从创意到“智能体互联网”，仅需两分钟。
属于你的智能体，属于你的框架，通用的协议。

⭐ 在 GitHub 上为我们加星 • 💬 加入 Discord • 🌻 阅读文档

“我们相信向日葵理论——共同挺立，为‘智能体互联网’带来希望与光明。”

Bindu 快速上手指南

Bindu 是一个为 AI Agent 打造的身份、通信与支付层。它能将任何框架（如 Agno、LangChain、OpenAI SDK 或原生 TypeScript）编写的 AI Agent 一键转换为具备 DID 身份、A2A 协议、OAuth2 认证及加密支付能力的生产级微服务，无需重写代码或构建基础设施。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
• Python 版本：3.12 或更高版本
  • 下载地址：python.org
• 包管理器：UV (推荐)
  • 安装指南：github.com/astral-sh/uv
• API Key：需在环境变量中配置至少一个 LLM API Key
  • OPENROUTER_API_KEY (推荐，含免费模型)
  • OPENAI_API_KEY
  • MINIMAX_API_KEY

验证环境：

# 检查 Python 版本 (应为 3.12+)
uv run python --version

# 检查 UV 安装
uv --version

安装步骤

推荐使用 uv 进行安装和管理。

1. 安装 Bindu

在项目目录中执行以下命令添加依赖：

uv add bindu

2. 开发者模式安装（可选）

如果您需要贡献代码或进行深度开发：

# 创建并激活虚拟环境 (指定 Python 3.12.9)
uv venv --python 3.12.9
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate  # Windows

# 同步开发依赖
uv sync --dev

Windows 用户提示：如果在 CMD 中遇到 git 命令不可用的问题，建议使用 GitHub Desktop 克隆仓库，或使用 PowerShell 运行相关命令。

基本使用

只需几行代码即可将现有的 Agent 逻辑封装为 Bindu 服务。

方式一：Python Agent (基于 Agno)

创建一个名为 my_agent.py 的文件：

import os

from bindu.penguin.bindufy import bindufy
from agno.agent import Agent
from agno.tools.duckduckgo import DuckDuckGoTools
from agno.models.openai import OpenAIChat

# 1. 定义您的 Agent
agent = Agent(
    instructions="You are a research assistant that finds and summarizes information.",
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
    tools=[DuckDuckGoTools()],
)

# 2. 配置元数据
config = {
    "author": "your.email@example.com",
    "name": "research_agent",
    "description": "A research assistant agent",
    "deployment": {
        "url": os.getenv("BINDU_DEPLOYMENT_URL", "http://localhost:3773"),
        "expose": True,
    },
    "skills": ["skills/question-answering", "skills/pdf-processing"]
}

# 3. 定义处理函数
def handler(messages: list[dict[str, str]]):
    """处理消息并返回 Agent 响应"""
    result = agent.run(input=messages)
    return result

# 4. 启动服务 (Bindu-fy)
bindufy(config, handler)

# 若需通过隧道将 Agent 暴露到公网，可使用:
# bindufy(config, handler, launch=True)

运行 Agent：

uv run python my_agent.py

服务默认启动在 http://localhost:3773。如需自定义端口，可在运行前设置环境变量：

# Linux/macOS
export BINDU_PORT=4000

# Windows PowerShell
$env:BINDU_PORT="4000"

方式二：TypeScript Agent

Create an index.ts file:

import { bindufy } from "@bindu/sdk";
import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

bindufy({
  author: "your.email@example.com",
  name: "research_agent",
  description: "A research assistant agent",
  deployment: { url: "http://localhost:3773", expose: true },
  skills: ["skills/question-answering"],
}, async (messages) => {
  const response = await openai.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o",
    messages: messages.map(m => ({
      role: m.role as "user" | "assistant" | "system",
      content: m.content,
    })),
  });
  return response.choices[0].message.content || "";
});

运行 TypeScript Agent：

npm install @bindu/sdk openai
npx tsx index.ts

方式三：零配置本地测试

无需配置数据库或云服务，直接使用内存存储运行最简单的回声测试：

python examples/beginner_zero_config_agent.py

测试您的 Agent

服务启动后，可以使用 curl 发送 JSON-RPC 请求进行测试：

curl --location 'http://localhost:3773/' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "message/send",
    "params": {
        "message": {
            "role": "user",
            "parts": [{"kind": "text", "text": "Hello Bindu"}],
            "kind": "message",
            "messageId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
            "contextId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440038",
            "taskId": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440300"
        },
        "configuration": {"acceptedOutputModes": ["application/json"]}
    },
    "id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440024"
}'

更多详细文档和示例请访问 docs.getbindu.com。