AutoAgent：港大推出的零代码、全自动化的LLM代理开发框架

AutoAgent简介

AutoAgent是由香港大学开发团队推出的一款零代码、全自动化的LLM代理开发框架。它通过自然语言驱动的方式，让用户无需任何编程技能就能轻松创建、定制和部署LLM代理、工具及工作流。该框架包含代理系统工具、LLM驱动的行动引擎、自我管理文件系统和自我游戏代理定制四大核心组件，能够高效地将自然语言需求转化为可执行的代理和工作流。在GAIA基准测试中，AutoAgent凭借卓越的性能位列第一，其在检索增强型生成（RAG）任务中的表现也远超众多现有LLM解决方案，为AI代理技术的普及和应用开辟了新的道路。

AutoAgent主要功能

1. 零代码创建LLM代理：用户可以通过自然语言描述需求，无需编写代码即可生成定制化的LLM代理。
2. 自动化工具和工作流生成：根据用户需求自动生成工具和工作流，无需手动设计或编程。
3. 多代理协作：支持多个代理协同工作，完成复杂的任务，例如数据检索、文件管理、代码执行等。
4. 自我优化和迭代：能够通过自我改进机制优化代理和工作流，提升性能和效率。
5. 强大的文件管理能力：支持多种文件格式的转换和分析，例如将文件转换为Markdown格式进行处理。
6. 集成多种LLM提供商：支持与多种LLM提供商集成，用户可以根据需求选择合适的模型。
7. 用户友好的界面：提供直观的用户界面，方便用户通过自然语言输入创建和管理代理。

AutoAgent技术原理

1. 自然语言驱动的代理生成：
   • 使用自然语言处理技术解析用户需求，将其转化为结构化的XML配置文件。
   • 通过这些配置文件自动生成代理代码，实现从需求到实现的无缝转换。
2. LLM驱动的行动引擎：
   • 利用LLM的强大语言理解和生成能力，支持灵活的工具使用和任务协调。
   • 支持直接工具使用和转换工具使用两种范式，以适应不同的LLM提供商和任务需求。
3. 自我管理文件系统：
   • 自动将上传的文件转换为统一的文本格式并存储在向量数据库中，便于快速检索和访问。
   • 支持多种文件格式，包括文本、视频、音频、表格等，提升文件处理的灵活性。
4. 自我优化和迭代机制：
   • 通过迭代自我改进机制，自动优化生成的代理和工作流，确保其在实际任务中的高效运行。
   • 支持错误检测和自动调试，提高系统的稳定性和可靠性。
5. 多代理协作架构：
   • 采用模块化的多代理架构，包括专门的网络代理、代码代理和文件代理，以及协调任务的协调器代理。
   • 通过事件驱动的工作流设计，实现灵活的代理协作，提升任务处理的效率和灵活性。
6. 集成多种LLM提供商：
   • 支持与多种LLM提供商集成，通过标准化接口实现灵活的模型选择和切换。
   • 利用LiteLLM等工具标准化LLM请求，确保与不同提供商的兼容性。
7. 安全的代码执行环境：
   • 所有代码相关操作在安全的Docker沙箱中运行，确保本地数据的安全性和隐私性。
   • 支持第三方沙箱集成，进一步增强系统的安全性和可靠性。

AutoAgent应用场景

1. 金融数据分析：创建“Financial Agent”管理本地财务文件，检索在线财务信息，生成投资分析报告，辅助投资决策。
2. 图像生成与设计：生成“DaVinci Agent”，根据自然语言描述生成图像，并通过视觉问答工具评估图像质量，用于创意设计和媒体管理。
3. 教育辅导：开发“Tutor Agent”，根据学生的学习进度和需求，提供个性化的学习资料和辅导建议，支持在线学习。
4. 医疗健康咨询：构建“Health Advisor Agent”，帮助用户查询健康信息，解读医疗报告，提供初步的健康建议和预约服务。
5. 内容创作：创建“Content Creator Agent”，根据主题生成文章、博客、社交媒体内容等，支持创意写作和内容优化。
6. 企业数据分析：开发“Data Analyst Agent”，处理和分析企业内部数据，生成报告，支持决策制定和业务优化。

AutoAgent项目入口

• 项目主页：https://autoagent-ai.github.io/
• GitHub代码库：https://github.com/HKUDS/AutoAgent
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.05957