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3.4K Star 港大开源AutoAgent登顶GAIA全球评测，成本直降50%碾压商业巨头
AutoAgent是将智能体开发过程从传统的编程模式转变为一种自然语言驱动的自动化过程。
- 通过模拟现代计算机操作系统的工作方式，将复杂的智能体开发任务分解为多个模块化的组件
- 通过自然语言接口实现这些组件之间的交互和协调。
- 这种方法不仅降低了智能体开发的门槛，还提高了开发效率和系统的灵活性。
AutoAgent架构
AutoAgent框架基于其四个关键组件：
- 智能体系统工具（Agentic System Utilities）
提供了基础的多智能体架构，其中包含专门的网络、代码和文件智能体，它们可以无缝协作以处理各种现实世界任务。
- LLM驱动的可操作引擎（LLM-powered Actionable Engine）
作为系统的“大脑”，支持通过直接和转换后的工具使用范式灵活集成任何LLM提供商，从而实现强大的行动生成能力。
- 自管理文件系统（Self-Managing File System）
通过将各种数据格式自动转换为可查询的向量数据库，增强了系统的整体能力，使得所有操作都能高效地访问信息。
- 自我执行智能体定制模块（SelfPlay Agent Customization）。
不仅将自然语言需求转化为可执行智能体，还通过结构化的XML模式自动生成优化的工作流，消除了手动智能体编程或工作流设计的需求。
具体的执行流程如下：
- 智能体创建
- 用户通过自然语言描述他们的需求，AutoAgent的智能体剖析代理（Agent Profiling Agent）会根据这些需求生成结构化的XML表单，定义智能体的名称、描述、指令、工具和输入输出格式。
- 然后，工具编辑代理（Tool Editor Agent）根据表单内容创建所需的工具，智能体编辑代理（Agent Editor Agent）则根据工具和表单定义创建智能体。
- 工作流生成
- 对于需要多个智能体协作完成的任务，AutoAgent会根据用户需求生成工作流。
- 工作流剖析代理（Workflow Profiling Agent）：首先，分析用户需求并生成工作流表单，定义工作流的名称、输入输出格式、智能体和事件逻辑。
- 随后，工作流编辑代理（Workflow Editor Agent）根据表单内容创建智能体和工作流，并执行任务。
- 任务执行
- 创建完成后，智能体和工作流可以通过自然语言接口接收用户任务，并自动执行。
- 在执行过程中，智能体之间可以通过事件监听和触发机制进行协作，实现复杂任务的自动化解决。
本文转载自CourseAI，作者：CourseAI
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