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Multi-Agent Orchestrator让 AI 代理自动分工快速搭起多智能体对话系统【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squadMulti-Agent Orchestrator 是一个 Python 和 TypeScript 双语言实现的多智能体编排框架它根据用户输入自动选择最合适的 AI 代理处理请求并全程维护对话上下文帮你把一个模型答所有换成专业代理分工协作。一个模型硬扛所有问题的代价想象你用一个通用大模型搭了客服机器人。用户问去上海的机票多少钱它能答但订不了接着问上海明天天气如何它开始一本正经地瞎报再追问128×45 等于几它又算错了。根子在于同一个模型被要求扮演所有角色提示词塞得越多每件事做得越糙。多智能体路由的思路正好相反订票的交给订票代理查天气的交给天气代理算数的交给带计算工具的代理。谁最擅长哪类问题框架就把请求递给谁。用它能搭出什么多领域聊天应用订票、查天气、解数学题在同一个窗口里无缝切换路由到哪个代理由系统自动决定客服机器人常见问题自动生成回复复杂工单识别后转交人工处理电影创意工作台输入一句话灵感拿到剧本大纲和选角建议旅行规划助手输入目的地和天数产出带实时调研结果的每日行程流式对话 API把整套多代理对话包装成 FastAPI 接口按 token 向前端推送3 条命令跑起演示前提很简单Python 3.8或 Node.js 14和 git。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad cd agent-squad第一条命令把仓库拉到本地跑完后你会看到 python 和 typescript 两套 SDK外加 examples/ 下的全部示例项目。cd examples/python pip install -r requirements.txt streamlit run main-app.py这条命令装好演示依赖并启动 Streamlit 应用几秒后浏览器自动打开里面有AI 电影制作和AI 旅行规划两个可以点着玩的 demo。如果你想要带界面的 Web 版examples/chat-demo-app 是一个用 CDK 部署的多代理聊天应用安装依赖后执行cdk deploy --all部署步骤见该目录下的 README。像一家餐厅那样理解它把整套框架想成一家餐厅。用户输入就是进门的一张订单。前台经理分类器接单时看两样东西墙上每位厨师的专长介绍你写好的代理描述以及这位常客以前点过什么历史对话。两者结合决定把订单递到哪位厨师手里。每位厨师就是一个代理各管一摊手艺订机票的、查天气的、做计算的。框架内置了十余位现成厨师Bedrock LLM、Anthropic、OpenAI、Lambda、Lex 各有对应实现直接点名入座。订单涉及多个菜怎么办餐厅请了一位行政总厨SupervisorAgent。她自己不下厨而是拆单派给多位厨师并行开工统一装盘后才端上来——这就是多代理团队协作的落地方式。最后前台把每张做完的订单记进订单夹对话存储。系统因此知道谁之前处理过什么用户说上次那个再来一份也不会迷路。订单夹支持内存、DynamoDB、SQL 三种介质切换只是换配置。两个真实场景里的体验电影制作工作台输入一句话一只穿越银河系寻找传说猫薄荷的猫选好科幻类型和目标观众几秒钟后页面直接给出故事大纲、人物设定和演员名单末尾还有一段概念概述。幕后的选角代理会通过联网搜索核实演员近况不是凭空报名字。旅行规划助手输入京都5 天研究代理先实时搜索当地景点和活动的最新信息行程代理再把它们排成逐日安排。你不用自己在搜索引擎和日历之间来回搬运✈️ 拿到手就能走。想接自己的业务怎么办路径很短继承框架的 Agent 基类实现一个请求处理方法路由、上下文、存储全部由框架代劳。代理描述怎么写才能让前台分对单、分类器模型怎么换、存储后端怎么切细节都写在官方文档里这里不展开。去把 demo 跑起来 打开 examples/ 挑一个演示先跑一遍——亲眼看一次前台把订单递到对的那位厨师手里你就明白为什么分工比一个模型全干可靠。快速入门指南docs/src/content/docs/general/quickstart.mdx自定义代理文档docs/src/content/docs/agents/custom-agents.mdx全部示例项目examples/【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Multi-Agent Orchestrator：让 AI 代理自动分工，快速搭起多智能体对话系统
Multi-Agent Orchestrator让 AI 代理自动分工快速搭起多智能体对话系统【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squadMulti-Agent Orchestrator 是一个 Python 和 TypeScript 双语言实现的多智能体编排框架它根据用户输入自动选择最合适的 AI 代理处理请求并全程维护对话上下文帮你把一个模型答所有换成专业代理分工协作。一个模型硬扛所有问题的代价想象你用一个通用大模型搭了客服机器人。用户问去上海的机票多少钱它能答但订不了接着问上海明天天气如何它开始一本正经地瞎报再追问128×45 等于几它又算错了。根子在于同一个模型被要求扮演所有角色提示词塞得越多每件事做得越糙。多智能体路由的思路正好相反订票的交给订票代理查天气的交给天气代理算数的交给带计算工具的代理。谁最擅长哪类问题框架就把请求递给谁。用它能搭出什么多领域聊天应用订票、查天气、解数学题在同一个窗口里无缝切换路由到哪个代理由系统自动决定客服机器人常见问题自动生成回复复杂工单识别后转交人工处理电影创意工作台输入一句话灵感拿到剧本大纲和选角建议旅行规划助手输入目的地和天数产出带实时调研结果的每日行程流式对话 API把整套多代理对话包装成 FastAPI 接口按 token 向前端推送3 条命令跑起演示前提很简单Python 3.8或 Node.js 14和 git。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad cd agent-squad第一条命令把仓库拉到本地跑完后你会看到 python 和 typescript 两套 SDK外加 examples/ 下的全部示例项目。cd examples/python pip install -r requirements.txt streamlit run main-app.py这条命令装好演示依赖并启动 Streamlit 应用几秒后浏览器自动打开里面有AI 电影制作和AI 旅行规划两个可以点着玩的 demo。如果你想要带界面的 Web 版examples/chat-demo-app 是一个用 CDK 部署的多代理聊天应用安装依赖后执行cdk deploy --all部署步骤见该目录下的 README。像一家餐厅那样理解它把整套框架想成一家餐厅。用户输入就是进门的一张订单。前台经理分类器接单时看两样东西墙上每位厨师的专长介绍你写好的代理描述以及这位常客以前点过什么历史对话。两者结合决定把订单递到哪位厨师手里。每位厨师就是一个代理各管一摊手艺订机票的、查天气的、做计算的。框架内置了十余位现成厨师Bedrock LLM、Anthropic、OpenAI、Lambda、Lex 各有对应实现直接点名入座。订单涉及多个菜怎么办餐厅请了一位行政总厨SupervisorAgent。她自己不下厨而是拆单派给多位厨师并行开工统一装盘后才端上来——这就是多代理团队协作的落地方式。最后前台把每张做完的订单记进订单夹对话存储。系统因此知道谁之前处理过什么用户说上次那个再来一份也不会迷路。订单夹支持内存、DynamoDB、SQL 三种介质切换只是换配置。两个真实场景里的体验电影制作工作台输入一句话一只穿越银河系寻找传说猫薄荷的猫选好科幻类型和目标观众几秒钟后页面直接给出故事大纲、人物设定和演员名单末尾还有一段概念概述。幕后的选角代理会通过联网搜索核实演员近况不是凭空报名字。旅行规划助手输入京都5 天研究代理先实时搜索当地景点和活动的最新信息行程代理再把它们排成逐日安排。你不用自己在搜索引擎和日历之间来回搬运✈️ 拿到手就能走。想接自己的业务怎么办路径很短继承框架的 Agent 基类实现一个请求处理方法路由、上下文、存储全部由框架代劳。代理描述怎么写才能让前台分对单、分类器模型怎么换、存储后端怎么切细节都写在官方文档里这里不展开。去把 demo 跑起来 打开 examples/ 挑一个演示先跑一遍——亲眼看一次前台把订单递到对的那位厨师手里你就明白为什么分工比一个模型全干可靠。快速入门指南docs/src/content/docs/general/quickstart.mdx自定义代理文档docs/src/content/docs/agents/custom-agents.mdx全部示例项目examples/【免费下载链接】agent-squadFlexible and powerful framework for managing multiple AI agents and handling complex conversations项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mu/agent-squad创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考