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# AI智能体数据连接器
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`AI代理` `数据连接` `Python SDK` `SaaS集成` `LLM工具`
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<div align="center">
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<a href="https://airbyte.ai/">
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<picture>
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<source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset=".github/images/logo-dark.svg">
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<source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset=".github/images/logo-light.svg">
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<img alt="Airbyte Logo" src=".github/images/logo-dark.svg" width="80%">
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</picture>
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</a>
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</div>
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<p/>
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[](https://www.python.org/downloads/)
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[](https://github.com/airbytehq/airbyte-ai-connectors/actions/workflows/publish.yml)
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[](LICENSE)
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[](https://github.com/airbytehq/airbyte-agent-connectors)
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[](https://slack.airbyte.com/)
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[](https://twitter.com/airbytehq)
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## AI 智能体访问数据的统一接口
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Airbyte AI 连接器是一组 Python 包，让 AI 智能体能够通过强类型、文档完善的工具调用第三方 API。每个连接器都是独立的 Python 包，可直接在应用中使用、集成到智能体框架中，或通过 MCP（即将推出）和 API（即将推出）对外暴露。
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## 本仓库包含的内容
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* 针对特定 SaaS API 的 Python SDK（例如 Gong、Stripe、GitHub）
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* 统一的连接器结构，让你能快速理解和扩展任意连接器
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* 开箱即用的客户端，自动验证认证、处理 Schema，并为每个操作暴露类型化方法
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## Python SDK 快速上手
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Python SDK 将 Airbyte AI 连接器封装为原生 Python 客户端。这些客户端既可独立运行，也可作为工具集成到 PydanticAI 或 LangChain 等框架中。首先，将连接器包添加到你的依赖项或 `pyproject.toml`。以下以 Gong 为例：
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```yaml
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dependencies = [
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"pydantic-ai>=0.0.1",
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"airbyte-ai-gong",
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]
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```
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接着，导入你所需集成的连接器类，并提供第三方集成所需的 API 凭据或密钥。Airbyte AI 连接器会验证这些信息，然后为所有操作暴露类型化方法：
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```py
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from airbyte_ai_gong import GongConnector
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from airbyte_ai_gong.models import GongAuthConfig
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connector = GongConnector.create(auth_config=GongAuthConfig(
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access_key="...",
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access_key_secret="...",
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))
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```
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完成上述步骤后，你可以将连接器调用作为工具挂载，供智能体在推理或工具执行阶段调用。以下是使用 PydanticAI Agent 的示例：
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```py
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import os
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from pydantic_ai import Agent
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from airbyte_ai_gong import GongConnector
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from airbyte_ai_gong.models import GongAuthConfig
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connector = GongConnector(auth_config=GongAuthConfig(
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access_key=os.environ["GONG_ACCESS_KEY"],
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access_key_secret=os.environ["GONG_ACCESS_KEY_SECRET"],
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))
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agent = Agent(
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"openai:gpt-4o",
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system_prompt=(
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"You manage Gong calls and transcripts. "
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"You can list users, get user details, list calls, and fetch call details. "
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"Execute actions immediately."
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),
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)
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@agent.tool_plain
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async def list_users(limit: int = 10):
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return await connector.users.list(limit=limit)
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@agent.tool_plain
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async def get_user(user_id: str):
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return await connector.users.get(id=user_id)
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```
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你可以前往每个连接器的[可用操作](https://github.com/airbytehq/airbyte-ai-connectors/tree/main/connectors/gong#available-operations)页面，查看其支持的实体和方法详情。
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## 连接器结构
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每个连接器都是独立的 Python 包：
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```
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connectors/
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├── gong/
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│ ├── airbyte_ai_gong/
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│ ├── pyproject.toml
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│ ├── CHANGELOG.md
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│ └── README.md
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├── github/
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│ └── ...
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└── ...
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```
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每个连接器文件夹内包含：
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* 自动生成的 Python 客户端
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* 包含支持操作说明的连接器专属 README
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* 基于 Airbyte 连接器定义生成的类型化方法
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* 验证与错误处理逻辑
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## 适用场景
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当你有以下需求时，可使用 Airbyte AI 连接器：
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* **智能体友好的数据访问**：让 LLM 智能体通过有护栏、有类型响应的方式调用真实的 SaaS API（如 CRM、计费、分析等）
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* **统一的认证与 Schema**：在众多 API 中复用统一的配置和错误处理模式；可在 PydanticAI、LangChain 或任意自定义智能体循环中使用
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* **可组合的构建块**：在单个智能体中组合多个连接器，编排跨系统工作流
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相比临时构建的 API 封装，这些连接器提供了共享结构、自动生成的客户端，并与 Airbyte 生态系统保持一致。
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## 路线图
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我们正在积极扩展 AI 连接器，即将推出：
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* MCP 支持（模型上下文协议）
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* 托管 API 网关，用于托管式工具执行
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* 示例应用与入门模板
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* 每周持续新增连接器
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## 贡献与反馈
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我们热忱欢迎反馈、建议和 Bug 报告。如果你正在使用 Airbyte AI 连接器构建 AI 智能体，并希望分享想法或获取帮助，欢迎加入我们的 [Slack 社区](https://airbytehq.slack.com/ssb/redirect#/shared-invite/email)。我们很乐意了解你在构建什么，以及你希望看到哪些新连接器或新能力。
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由 Airbyte 用心打造 💜
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