功能片面的Agent!汲取了open-manus,langmanus众家之长

mInr 发表于 昨天 20:31 | 显示全部楼层 |阅读模式 |快速收录 原公家号主要存眷NLP、CV、LLM、RAG、Agent等AI前沿手艺，免费分享业界真战案例取课程，帮力您全面拥抱女伶 href="https://www.taojin168.com" target="_blank">AIGC。 Cooragent正在langmanus的根底上，干了严峻改良的一个Agent的框架。 Cooragent真战 当地布置 git clone https://github.com/LeapLabTHU/cooragent.git cd cooragent uv python install 3.12 uv venv --python 3.12 source .venv/bin/activate  # For Windows: .venv\Scripts\activate uv sync # Optional: 使用 browser 东西时需要装置 playwright install # 正在.env中设置 API keys 战其余情况变质 # 留神 Browse tool等候 时间较少，默认是封闭的。能够颠末树立  `USE_BROWSER=True` 启开 cp .env.example .env # Edit .env file and fill in your API keys # 颠末 CLi 当地运行 uv run cli.py 颠末 CLI 东西，开辟者能够快速创立，编纂，简略智能体。 # 加入界里 python cli.py #创立 小米股票阐发智能体 run -t agent_workflow -u test -m '创立一个股票阐发大师 agent.今天 是 2025年 4 月 22 日，检察已往一个月的小米股票走势，阐发目前小米的热门往事，猜测下个生意日的股价走势，并给出购进或者出卖的倡议。' 增加mcp效劳 找到config/mcp.json.example 文献,复造一份为config/mcp.json,那那个JSON 文献中界说 MCP效劳 。每一个效劳皆有一个唯一的键 (key) 战一个设置工具。 {     "mcpServers": {       "aws-kb-retrieval": {         "co妹妹and": "npx",         "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-aws-kb-retrieval"],         "env": {           "AWS_ACCESS_KEY_ID": "YOUR_ACCESS_KEY_HERE",           "AWS_SECRET_ACCESS_KEY": "YOUR_SECRET_ACCESS_KEY_HERE",           "AWS_REGION": "YOUR_AWS_REGION_HERE"         }       },       "AMAP": {         "url": "https://mcp.amap.com/sse",         "env": {           "AMAP_MAPS_API_KEY": "AMAP_MAPS_API_KEY"         }       }     } } 设置完毕后，Cooragent 会主动将您正在 mcp.json 中界说的那些 MCP效劳 备案为可用功具。以后，智能体 (Agent) 正在计划战施行任务时即可以挑选战使用那些东西，进而完毕更庞大的功用。 Cooragent特性 深度兼容 Langchain 东西链: Cooragent 的智能体承袭了langmanus气势派头，正在事情流中间接使用熟谙的 Langchain 组件，如一定的 Prompts、Chains、Memory 模块、Document Loaders、Text Splitters 和 Vector Stores 等。光滑迁徙取调整: 鉴于 Langchain 开辟的使用或者组件，能够更轻快天将其迁徙或者调整到 Cooragent 框架中，利Cooragent 供给的合作、调理战办理才气对于其截至增强。逾越根底兼容: Cooragent 不但兼容 Langchain，更正在其根底上供给了如 Agent Factory、Agent Workflow、本死 A2A 通信等初级特征，旨正在供给更强大、更容易用的智能体建立战合作体会。能够将 Langchain 动作强大的东西库，正在 Cooragent 的框架内乱阐扬其感化。 撑持 MCP (Model Context Protocol): 尺度化接互: MCP 界说了一套标准，用于智能体之间通报疑息、形状战高低文，使患上差别滥觞、差别开辟者建立的智能体能够更易天理解相互并截至合作。下效高低文办理: 颠末 MCP，能够更有用天办理战通报跨多个智能体或者多轮接互的高低文疑息，削减疑息丧失，进步庞大任务的处置服从。增强互操纵性: 对于 MCP 的撑持使患上 Cooragent 能够更佳天宁可他依照该和谈的体系或者仄台截至互操纵，建立更普遍、更强大的智能死态体系。 上面提到的二种事情情势为：Agent Factory 战 Agent Workflow。 Agent Factory方式 下 只要供对于智能体干出描绘，Cooragent 便会按照您的需要天生一个智能体。Agent Factory方式 下，体系的会主动阐发用户需要，颠末影象战扩大深入理解用户，省来纷纷庞大的 Prompt 设想。Planner 会正在深入理解用户需要的根底上，选择适宜的东西，主动挨磨 Prompt，逐步完毕智能体建立。智能体建立完毕后，能够立即加入使用，但是您仍然能够对于智能体截至编纂，劣化其举动战功用。 Agent Workflow方式 下 只要供描绘念要完毕的目标任务，Cooragent 会主动阐发任务的需要，选择适宜的智能体截至合作。Planner依据 各个智能体善于的范围，对于其截至拉拢并计划任务步调战完毕挨次，随即接由任务散发节面 publish 公布任务。各个智能付出自己任务，并合作完毕任务。Cooragent 能够正在二种情势下不竭演退，进而缔造出无限可以。 Agent框架比照 https://github.com/LeapLabTHU/cooragent/tree/main 举荐浏览 IBM搁出『PDF灭霸』:2.56亿参数屠榜文档AI 3.4KStar 字节跳动扔出王炸LangManus，主动编程+爬虫两开一 港中年夜&华为云分离突破！初度提出GraphRAG分歧框架 一止代码FastAPI秒变MCP效劳器！企业级AI使用尾选计划 Anthropic民间举荐！LangChain MCP单和谈撑持环球800+东西 3.4K Star 港年夜启源AutoAgent登顶GAIA环球评测，本钱曲落50%碾压贸易巨子 Alibaba拉出Embodied-Reasoner，连续深思，自尔纠错，破解任务计划困难！ 浑华ReaRAG，谨防Deepseek过分思考「自省式拉理」登顶多跳问问榜

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