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AI数字人系统EvoAgentX：具备自我进化能力的多智能体自动化系统
EvoAgentX是什么？
EvoAgentX是一款具备自我进化能力的多智能体自动化系统，特别适用于需要持续优化及多步协作的复杂ai应用场景，例如医疗诊断辅助、科研助手、电商平台订单处理、自动化客服、个性化推荐、简历智能职位推荐以及股票视觉分析等。
EvoAgentX的核心功能包括自动工作流生成、任务调度执行以及集成多种进化算法的能力。它不仅可以高效地构建多智能体系统，还能通过自动调整智能体参数和优化工作流结构，提升AI智能体在处理重复任务时的效率，并自动优化自身行为。
EvoAgentX核心功能
智能体和工作流定制化：使用自然语言提示轻松创建定制化的智能体和工作流，将高级想法快速转化为实际运行系统。
自动工作流生成与执行：根据简单的目标描述自动生成并执行智能体工作流，减少多智能体系统设计中的手动工作量。
工作流优化：集成现有的工作流优化技术，通过迭代改进工作流性能。
基准测试与评估：提供内置的基准测试和标准化评估指标，用于衡量工作流在不同任务和智能体配置下的有效性。
EvoAgentX工作原理
工作流生成器（Workflow Generator）：根据目标生成智能体工作流。
智能体管理器（Agent Manager）：负责智能体的创建、配置和部署。
工作流执行器（Workflow Executor）：高效运行工作流，确保智能体之间的正确通信。
评估器（Evaluators）：提供性能指标和改进建议。
优化器（Optimizers）：通过进化算法优化工作流，提升性能。
EvoAgentX应用场景
群体行为研究：仿真群体中个体的交互行为，分析集体运动规律。
决策制定仿真：在复杂环境中仿真智能体的决策过程，研究其适应性和效率。
多智能体系统优化：通过优化现有框架中的提示，提升多智能体系统在 GAIA 基准测试中的性能。
EvoAgentX安装与使用
安装：推荐使用 pip 安装：
pip install git+https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX.git
配置：需要配置 LLM（如 OpenAI）的 API 密钥，可通过环境变量或 .env 文件设置。
示例：以下是一个简单的示例，展示如何生成并执行一个工作流：
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)
项目链接
项目主页：https://evoagentx.github.io/EvoAgentX/
Github：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
Discord：https://discord.com/invite/SUEkfTYn
