Framework agentUniverse 面向复杂任务的多智能体框架

一、项目介绍

复杂业务任务通常不是一次问答能解决的：要拆解、要分工、要检索知识、要在多角色之间传递上下文。把这类流程硬写在业务代码里，既难维护也难复用，更别说做评估与迭代。
AgentUniverse 是一个多智能体框架，提倡用声明式（YAML）定义 Agent 及其能力、提示词与 LLM 绑定，再由框架统一调度运行。它把专业分工的多 Agent 协作沉淀成可配置、可评估的工程结构，适合需要稳定处理领域复杂任务的场景。

二、项目基本信息

三、核心优势

• 声明式定义：用 YAML 描述 Agent 的能力、提示词与模型绑定
• 多智能体协作：支持角色分工与共享上下文的协作范式
• 面向复杂任务：适合需要拆解与多步推理的领域问题
• 可评估：便于对 Agent 行为与结果做测试与迭代
• 领域适配：官方论文与示例聚焦领域专项任务

四、适用场景

适合需要稳定处理多步、跨部门、强专业性任务的团队，如研报生成、方案设计、知识密集型的自动化工单。

五、安装教程

当前最新版本 latest。按下方命令安装（如遇网络问题可切换镜像源）：

pip install agentUniverse

常见报错：依赖缺失时先升级运行环境（如 Node、Python、.NET、JDK）到项目要求版本；网络超时多为镜像或代理问题，可重试或换源。

六、使用示例

下面是一段可直接运行或参考的真实示例：

# yaml/agent/my_agent.yaml
name: 'my_agent'
description: '示例 Agent'
llm:
  name: 'demo_llm'
prompt:
  name: 'demo_prompt'

七、常见问题

问：必须用 YAML 定义吗？答：框架以声明式配置为核心，推荐用 YAML 描述 Agent，再在代码里加载运行。问：支持哪些模型？答：通过 LLM 配置接入，具体取决于你的后端 Key。

八、总结

agentUniverse 用一个清晰的设计，把把一类应用范式标准化这件事从重复劳动变成了可复用、可维护的工程能力。它不追求大而全，而是把核心痛点解决得足够扎实，这正是日常开发与团队落地时最需要的那种工具。如果你也在被同类问题困扰，不妨按上面的安装与使用步骤试一试，把它接进自己的工作流。