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AI數字人系統EvoAgentX：具備自我進化能力的多智能體自動化系統
EvoAgentX是什么？
EvoAgentX是一款具備自我進化能力的多智能體自動化系統，特別適用于需要持續優化及多步協作的復雜ai應用場景，例如醫療診斷輔助、科研助手、電商平臺訂單處理、自動化客服、個性化推薦、簡歷智能職位推薦以及股票視覺分析等。
EvoAgentX的核心功能包括自動工作流生成、任務調度執行以及集成多種進化算法的能力。它不僅可以高效地構建多智能體系統，還能通過自動調整智能體參數和優化工作流結構，提升AI智能體在處理重復任務時的效率，并自動優化自身行為。
EvoAgentX核心功能
智能體和工作流定制化：使用自然語言提示輕松創建定制化的智能體和工作流，將高級想法快速轉化為實際運行系統。
自動工作流生成與執行：根據簡單的目標描述自動生成并執行智能體工作流，減少多智能體系統設計中的手動工作量。
工作流優化：集成現有的工作流優化技術，通過迭代改進工作流性能。
基準測試與評估：提供內置的基準測試和標準化評估指標，用于衡量工作流在不同任務和智能體配置下的有效性。
EvoAgentX工作原理
工作流生成器（Workflow Generator）：根據目標生成智能體工作流。
智能體管理器（Agent Manager）：負責智能體的創建、配置和部署。
工作流執行器（Workflow Executor）：高效運行工作流，確保智能體之間的正確通信。
評估器（Evaluators）：提供性能指標和改進建議。
優化器（Optimizers）：通過進化算法優化工作流，提升性能。
EvoAgentX應用場景
群體行為研究：仿真群體中個體的交互行為，分析集體運動規律。
決策制定仿真：在復雜環境中仿真智能體的決策過程，研究其適應性和效率。
多智能體系統優化：通過優化現有框架中的提示，提升多智能體系統在 GAIA 基準測試中的性能。
EvoAgentX安裝與使用
安裝：推薦使用 pip 安裝：
pip install git+https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX.git
配置：需要配置 LLM（如 OpenAI）的 API 密鑰，可通過環境變量或 .env 文件設置。
示例：以下是一個簡單的示例，展示如何生成并執行一個工作流：
from evoagentx.workflow import WorkFlowGenerator, WorkFlowGraph, WorkFlow from evoagentx.agents import AgentManager goal = "Generate html code for the Tetris game" workflow_graph = WorkFlowGenerator(llm=llm).generate_workflow(goal) agent_manager = AgentManager() agent_manager.add_agents_from_workflow(workflow_graph, llm_config=openai_config) workflow = WorkFlow(graph=workflow_graph, agent_manager=agent_manager, llm=llm) output = workflow.execute() print(output)
項目鏈接
項目主頁：https://evoagentx.github.io/EvoAgentX/
Github：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
Discord：https://discord.com/invite/SUEkfTYn
