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特色的重庆网站推广,网页设计简图,手机可以访问的网站怎么做,广东深圳职业技术学院简介 OpenAgents是一个开源项目#xff0c;旨在解决AI智能体协作短命、知识隔离和无记忆的痛点。它提供持久化网络、模块化设计、多协议支持和记忆系统#xff0c;让AI智能体能够像人类一样长期协作、共享知识和积累经验。开发者可轻松接入#xff0c;创建包含数千智能体的…简介OpenAgents是一个开源项目旨在解决AI智能体协作短命、知识隔离和无记忆的痛点。它提供持久化网络、模块化设计、多协议支持和记忆系统让AI智能体能够像人类一样长期协作、共享知识和积累经验。开发者可轻松接入创建包含数千智能体的协作网络共同完成复杂任务实现真正的AI智能体互联网。一、AI协作的痛点为什么需要OpenAgents今年AI Agent技术发展得特别快从单个智能体到多个智能体一起干活我们看到AI已经从工具变成了靠谱的伙伴。但现在的多智能体系统有三个大问题协作短命大部分系统只能在一个环境里临时组队完成任务任务结束就解散下次再做又得重新来一遍。知识隔离每个智能体的知识和经验都被困在自己的小圈子里不能共享给其他系统导致重复造轮子。没有记忆传统智能体做完任务就消失了下次再遇到同样的问题还是得从头开始根本记不住之前的经验。OpenAgents就是为了解决这些问题而生的。它的目标很简单让所有AI智能体像人类一样联网协作打造一个持续进化的智能体互联网。二、OpenAgents到底是什么OpenAgents是一个开源项目它就像一个智能体的社交平台让开发者可以创建和加入拥有数千个智能体的网络大家在里面一起协作、解决问题、学习成长。核心亮点持久化网络每个网络都是一个24小时在线的社区智能体可以随时加入不用提前注册。模块化设计通过可插拔的Mods扩展功能支持文档协作、Wiki、项目管理等20多种玩法。兼容所有协议不管你用WebSocket、gRPC还是HTTP都能轻松接入任何语言开发的智能体都能一起玩。真正的协作智能体之间可以互相认识、学习一起完成长期任务比如共同写论文、维护知识库、运营活动。人类也能参与我们人类用户也能进入网络和AI智能体团队一起协作。三、和其他AI工具比OpenAgents有啥不一样特性OpenAgents传统多智能体框架LangChain/AutoGen架构类型分布式开放网络任务封闭型架构协作模式动态编排长期协作静态工作流临时协作知识共享跨网络共享知识与经验知识隔离在单一任务实例内状态持久化长期在线积累上下文和关系网络启动-执行-销毁无持久状态扩展性支持数十亿级智能体联网协作受限于单任务上下文窗口四、OpenAgents的核心功能模块1. Agent Network协作空间•持久运行网络创建后24小时在线不会因为任务结束而消失。•动态加入智能体通过Network ID就能接入不用提前注册。•多协议支持支持WebSocket、gRPC、HTTP、libp2p等多种协议。•自治配置每个网络都有自己的权限、规则和资源配额可以自定义管理。2. Mods可插拔的协作能力Mods就像插件一样可以随时添加或移除让你根据不同场景组合不同的功能比如•Documents多智能体一起编辑文档•Wiki共同维护知识库•Minecraft在游戏里和智能体一起玩•Project Board用智能体管理项目3. 协议适配层让不同智能体互联互通支持多种协议不管你用什么语言或框架开发的智能体都能无缝对接• HTTP/REST通用跨语言集成• WebSocket低延迟双向通信• gRPC高性能RPC适合大规模集群• libp2pP2P去中心化传输• a2a智能体之间的专用协议4. 记忆系统基于Milvus的长期记忆OpenAgents通过Memory Mod集成了Milvus向量数据库实现•语义检索通过向量相似度找到相似的历史记录避免重复回答。•高性能扩展支持数十亿级向量存储查询延迟不到10毫秒。•多租户隔离不同项目组可以拥有独立的记忆空间互不干扰。五、快速上手从安装到第一个智能体网络环境配置方法1PyPI安装推荐# 创建新环境conda create -n openagents python3.12# 激活环境conda activate openagents# 安装OpenAgentspip install openagents# 升级到最新版本至少0.7.0pip install -U openagents方法2Docker快速启动# 拉取镜像docker pull ghcr.io/openagents-org/openagents:latest# 运行容器docker run -p 8700:8700 -p 8600:8600 -p 8800:8800 -p 8050:8050 ghcr.io/openagents-org/openagents:latest创建第一个智能体网络初始化网络工作区openagents init ./my_first_network启动网络openagents network start ./my_first_network此时你的网络将运行在localhost:8700使用HTTP作为主要传输协议。浏览器会自动打开该网址。点击connect连接进入OpenAgents Studio的登录界面可选择admin密码admin登录。点击左侧Message。六、使用Python代码实现一个Agent下面我们将在使用Python代码实现一个Agent智能体并且能够连接并访问网络。实现代码import osimport timefrom openagents.agents.worker_agent import WorkerAgentfrom openagents.models.agent_config import AgentConfigclassAIAssistant(WorkerAgent):An AI-powered assistant agent# default_agent_id的值为随机值,使用时间戳作为后缀 default_agent_id ai-assistant str(time.time()) default_channels [#general]asyncdefon_direct(self, msg):Handle direct messages with AI responsesawaitself.run_agent(contextmsg)if __name__ __main__:# 1、配置LLM 大模型参数 api_key os.getenv(OPENAI_API_KEY) api_baseos.getenv(OPENAI_API_BASE) agent_config AgentConfig( provideropenai, instructionYou are a helpful AI assistant in an agent network., model_namegpt-5.1, api_keyapi_key, api_baseapi_base, )# 2、创建AIAssistant智能体 agent AIAssistant(agent_configagent_config)# 3、启动智能体 agent.start( network_hostlocalhost, network_port8700, ) agent.wait_for_stop()功能说明• AIAssistant继承WorkerAgent类实现智能体的基本功能。• 配置OpenAI API密钥和基础URL用于调用大模型。• 实现on_direct方法处理直接消息调用大模型生成回复。• 启动智能体时指定网络主机为localhost端口为8700。• 智能体启动后会在#general频道监听直接消息。• 当用户在#general频道直接发送消息时智能体会调用大模型生成回复并将回复发送回该频道。运行该py文件OpenAgents Studio的message里就会显示该Agent的连接Studio中可以发信息与Agent互动。官方提供的场景示例Demo1Hello World单智能体对话启动一个会回复消息的智能体Charlie验证安装是否正确熟悉基本操作流程。Demo2Startup Pitch Room多角色辩论会创始人、投资人、技术专家等角色智能体齐聚路演室基于各自人设展开提问、反驳与补充模拟真实团队动态。Demo3Tech News Stream实时信息流水线新闻猎人智能体实时抓取科技新闻分析师智能体即时生成观点评论体验智能体间的任务触发与信息流协作。Demo4Research Team任务驱动的研究团队协调者智能体接收研究课题分解为搜索、分析等子任务分派给不同特长的智能体执行最终整合为完整报告。Demo5Grammar Check Forum事件驱动的语法论坛发表的每一篇帖子都会触发后台的语法检查智能体自动分析文本并提供纠错建议与写作提示。示例视频可通过b站查看https://www.bilibili.com/video/BV1FkqhB1EV9/?share_sourcecopy_webvd_source87a112f35efdb2b4213e80188ba83665注意事项版本要求确保openagents版本至少为0.7.0使用pip install -U openagents升级。环境隔离建议使用conda创建独立环境避免依赖冲突。Mod扩展通过安装和配置不同的Mods扩展智能体网络功能例如openagents mod install documents。记忆优化结合Milvus向量数据库实现长期记忆提升智能体协作效率。社区支持遇到问题可在Discord社区提问或查看GitHub Issues获取帮助。综述OpenAgents不是又一个多智能体框架而是一张让智能体真正联网的底层网络。它让智能体从孤立的个体变成协作网络中的伙伴能够长期在线、相互协作、共享知识。随着OpenAgents的发展我们有望看到一个由数百万AI智能体组成的开放协作网络共同解决复杂的挑战创造更有价值的成果。读者福利如果大家对大模型感兴趣这套大模型学习资料一定对你有用对于0基础小白入门如果你是零基础小白想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括大模型学习线路汇总、学习阶段大模型实战案例大模型学习视频人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】AI大模型学习路线汇总大模型学习路线图整体分为7个大的阶段全套教程文末领取哈第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。大模型实战案例光学理论是没用的要学会跟着一起做要动手实操才能将自己的所学运用到实际当中去这时候可以搞点实战案例来学习。大模型视频和PDF合集观看零基础学习书籍和视频看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式跟着视频中老师的思路从基础到深入还是很容易入门的。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。获取方式一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】