AutoAgent: 全自动 & 零代码
LLM 智能体框架

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欢迎来到 AutoAgent！AutoAgent 是一个全自动化且高度自演进的框架，允许用户仅通过自然语言来创建和部署 LLM 智能体。

✨AutoAgent 核心特性

• 💬 自然语言驱动的智能体构建
  
  通过纯自然语言对话自动构建和编排协作式智能体系统，无需手动编码或技术配置。

• 🚀 零代码框架
  
  通过允许任何人（无论是否有编码经验）仅使用自然语言创建和定制自己的智能体、工具和工作流，实现 AI 开发的民主化。

• ⚡ 自管理的工作流生成
  
  基于高级任务描述动态创建、优化和调整智能体工作流，即使用户无法完全指定实现细节。

• 🔧 智能资源编排
  
  通过迭代式自我改进，支持可控的代码生成，用于创建工具、智能体和工作流，支持单智能体创建和多智能体工作流生成。

• 🎯 自博弈智能体定制
  
  通过迭代式自我改进，支持可控的代码生成，用于创建工具、智能体和工作流，支持单智能体创建和多智能体工作流生成。

🚀 解锁 LLM 智能体的未来。立即尝试 🔥AutoAgent🔥！

🔥 最新动态

📑 目录

• ✨ 特性
• 🔥 最新动态
• 🔍 如何使用 AutoAgent
• 1. 用户模式（深度研究智能体）
• 2. 智能体编辑器（无工作流的智能体创建）
• 3. 工作流编辑器（带工作流的智能体创建）
• ⚡ 快速开始
• 安装
• API 密钥设置
• 通过 CLI 模式启动
• ☑️ 待办事项
• 🔬 如何复现论文中的结果
• 📖 文档
• 🤝 加入社区
• 🙏 致谢
• 🌟 引用

🔍 如何使用 AutoAgent

1. 用户模式（深度研究智能体）

AutoAgent 配备了一个开箱即用的多智能体系统，可通过起始页面的用户模式访问。该系统是一个全面的 AI 研究助手，专为信息检索、复杂分析任务和综合报告生成而设计。

• 🚀 高性能：匹配使用 Claude 3.5 而非 OpenAI o3 模型的 Deep Research。
• 🔄 模型灵活性：兼容任何 LLM（包括 Deepseek-R1、Grok、Gemini 等）。
• 💰 成本效益：Deep Research 每月 200 美元订阅费的开源替代方案。
• 🎯 用户友好：易于部署的 CLI 界面，实现无缝交互。
• 📁 文件支持：支持文件上传以增强数据交互。

2. 智能体编辑器（无工作流的智能体创建）

AutoAgent 最独特的功能是其自然语言定制能力。与其他智能体框架不同，AutoAgent 允许您仅使用自然语言创建工具、智能体和工作流。只需选择 智能体编辑器 或 工作流编辑器 模式，即可开始通过对话构建智能体的旅程。

您可以如下所示使用 智能体编辑器。

输入您想要创建的智能体类型。

自动化的智能体画像生成。

输出智能体画像。

创建所需的工具。

输入您希望该智能体完成的任务。（可选）

创建所需的智能体并进入下一步。

3. 工作流编辑器（带工作流的智能体创建）

您也可以使用 工作流编辑器 模式，通过自然语言描述来创建智能体工作流，如下图所示。（提示：此模式暂时不支持工具创建。）

输入您想要创建的工作流类型。

自动化的工作流画像生成。

输出工作流画像。

输入您希望该工作流完成的任务。（可选）

创建所需的工作流并进入下一步。

⚡ 快速开始

安装

AutoAgent 安装

git clone https://github.com/HKUDS/AutoAgent.git
cd AutoAgent
pip install -e .

Docker 安装

我们使用 Docker 来容器化智能体交互环境。因此请先安装 Docker。您无需手动拉取预构建的镜像，因为我们已让 Auto-Deep-Research 根据您机器的架构自动拉取预构建镜像。

API 密钥设置

创建一个环境变量文件，类似于 .env.template，并设置您想要使用的 LLM 的 API 密钥。并非每个 LLM API 密钥都是必需的，按需使用即可。

# 必需的您自己的 Github 令牌
GITHUB_AI_TOKEN=

# 可选的 API 密钥
OPENAI_API_KEY=
DEEPSEEK_API_KEY=
ANTHROPIC_API_KEY=
GEMINI_API_KEY=
HUGGINGFACE_API_KEY=
GROQ_API_KEY=
XAI_API_KEY=

通过 CLI 模式启动

[🚨 新闻：] 我们已更新了更易用的命令来启动 CLI 模式，并修复了来自 issues 的不同 LLM 提供商的 bug。您可以按照以下步骤，以更少的配置使用不同的 LLM 提供商启动 CLI 模式。

命令选项：

您可以运行 auto main 来启动 AutoAgent 的完整部分，包括 用户模式、智能体编辑器 和 工作流编辑器。另外，您也可以运行 auto deep-research 来启动更轻量级的 用户模式，就像 Auto-Deep-Research 项目一样。此命令的一些配置如下所示。

• --container_name：Docker 容器的名称（默认：'deepresearch'）
• --port：容器的端口（默认：12346）
• COMPLETION_MODEL：指定要使用的 LLM 模型，您应按照 Litellm 的名称来设置模型名称。（默认：claude-3-5-sonnet-20241022）
• DEBUG：启用调试模式以获取详细日志（默认：False）
• API_BASE_URL：LLM 提供商的基础 URL（默认：None）
• FN_CALL：启用函数调用（默认：None）。大多数情况下，您可以忽略此选项，因为我们已经根据模型名称设置了默认值。
• git_clone：将 AutoAgent 仓库克隆到本地环境（仅支持 auto main 命令，默认：True）
• test_pull_name：测试拉取分支的名称。（仅支持 auto main 命令，默认：'autoagent_mirror'）

关于 git_clone 和 test_pull_name 的更多细节

在 智能体编辑器 和 工作流编辑器 模式下，我们需要将 AutoAgent 仓库的一个镜像克隆到本地智能体交互环境，并让我们的 AutoAgent 自动更新 AutoAgent 本身，例如创建新的工具、智能体和工作流。因此，如果您想使用 智能体编辑器 和 工作流编辑器 模式，应将 git_clone 设置为 True，并将 test_pull_name 设置为 'autoagent_mirror' 或其他分支。

使用不同 LLM 提供商的 auto main

接下来，我将向您展示如何使用 auto main 命令和不同的 LLM 提供商来使用 AutoAgent 的完整部分。如果您想使用 auto deep-research 命令，可以参考 Auto-Deep-Research 项目了解更多细节。

Anthropic

• 在 .env 文件中设置 ANTHROPIC_API_KEY。

ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research。

auto main # 默认模型是 claude-3-5-sonnet-20241022

OpenAI

• 在 .env 文件中设置 OPENAI_API_KEY。

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research。

COMPLETION_MODEL=gpt-4o auto main

Mistral

• 在 .env 文件中设置 MISTRAL_API_KEY。

MISTRAL_API_KEY=your_mistral_api_key

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research。

COMPLETION_MODEL=mistral/mistral-large-2407 auto main

Gemini - Google AI Studio

• 在 .env 文件中设置 GEMINI_API_KEY。

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research。

COMPLETION_MODEL=gemini/gemini-2.0-flash auto main

Huggingface

• 在 .env 文件中设置 HUGGINGFACE_API_KEY。

HUGGINGFACE_API_KEY=your_huggingface_api_key

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research。

COMPLETION_MODEL=huggingface/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct auto main

Groq

• 在 .env 文件中设置 GROQ_API_KEY。

GROQ_API_KEY=your_groq_api_key

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research。

COMPLETION_MODEL=groq/deepseek-r1-distill-llama-70b auto main

OpenAI 兼容端点（例如，Grok）

• 在 .env 文件中设置 OPENAI_API_KEY。

OPENAI_API_KEY=your_api_key_for_openai_compatible_endpoints

• 运行以下命令启动 Auto-Deep-Research