AI Agent 生态系统

探索多智能体协作的未来，构建自主学习、自我优化的AI Agent系统

探索特性 架构设计
68+
AI Skills
10+
Agent Types
4
AI Platforms
∞
可能性
系统架构

多智能体协作架构

基于最新AI研究的多层智能体架构设计

架构层次

🤖 智能体层 (Agent Layer)
专业化的AI Agent，包括 Browser Agent、Data Analyst、Code Writer 等
🧠 元能力层 (Meta-Skills)
赋能其他技能的核心能力：并行执行、错误恢复、缓存管理等
⚙️ 工具层 (Tools)
底层的工具和API：Playwright、FastAPI、Cloudflare Pages等
📚 知识层 (Knowledge)
RAG检索增强、知识图谱、长期记忆系统

核心特性

自主任务规划
基于目标的任务分解和执行
多智能体通信
Agent间结构化信息传递
持续学习优化
基于反馈的自我改进机制
错误恢复机制
自动重试、断点续传、熔断保护
智能体类型

专业AI Agent矩阵

Browser Agent

智能网页浏览、自动化操作、数据采集

Playwright Selenium Puppeteer

Data Analyst

数据清洗、统计分析、可视化报告

Pandas Matplotlib Excel

Code Writer

代码生成、重构、审查、文档编写

Python FastAPI TypeScript

Document Processor

PDF解析、文档转换、内容提取

PyPDF2 MarkItDown OCR

Content Creator

文案生成、视频制作、社交媒体

NotebookLM VideoGen 小红书

Research Agent

深度研究、竞品分析、趋势预测

Context7 GitHub WebSearch
协作模式

多智能体协同工作流

基于 CrewAI 模式的多 Agent 协作框架

协作流程

1
任务分解
Coordinator Agent 分解复杂任务
2
智能体分配
根据专长分配给专业 Agent
3
并行执行
多智能体并行处理子任务
4
结果整合
整合各Agent结果生成最终输出

技术栈

# 核心依赖
langchain-agents >= 0.1.0
# 多智能体框架
crewai >= 0.30.0
# 通信协议
pydantic-ai >= 0.0.8
# 状态管理
redis >= 4.5.0

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