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标题: 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai，欢迎大家贡献代码 [打印本页]

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作者: 锦通    时间: 2025-3-15 00:26
标题: 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai，欢迎大家贡献代码
2025 年是 AI Agent 的元年，我们团队历时 3 个多月，现正式开源Multi-Agent AI 框架，欢迎各位博友前往 GitHub Fork、Star 或提交 PR，共同打造 aevatar.ai 生态。

Github地址： 
aevatar 核心框架: https://github.com/aevatarAI/aevatar-framework 
aevatar平台: https://github.com/aevatarAI/aevatar-station
aevatar 案例: https://github.com/aevatarAI/aevatar-gagents

aevatar.ai，一个同一的多智能体平台，旨在解决跨范畴和多样化工作负载下开辟、部署和管理多种AI智能体的复杂性。通过基于插件的方法和灵活的部署计谋——从基于DLL的加载到容器化和分布式实行框架——aevatar.ai允许用户和开辟者在一个同一的生态系统中无缝集成专业化的AI解决方案。

关键组件包括：aevatar框架，定义了标准化的智能体接口和生命周期管理；aevatar Station，一个集中化的门户和市场，用于智能体发现、插件处理惩罚、请求路由和用户访问控制；以及aevatar Agents，一个包含官方和社区开辟的AI模块的仓库，支持多种任务，如自然语言理解、计算机视觉和保举系统。通过集中化智能体交互和事故流，aevatar.ai减少了集成开销，强制实行一致的安全计谋，并提供强大的监控和日志功能以提高可靠性。

通过其开源、模块化的架构，aevatar.ai既适用于小规模利用，也支持大规模企业部署，具备高并发、自动扩展、智能体重用、沙箱化和审计追踪等功能。这些创新促进了一个可持续的AI生态系统，使组织可以或许快速采取和发展先辈的AI本领，同时让开辟者专注于创建强大、专业化的智能体，而无需担心底子办法和生命周期管理的复杂性。

• 弁言 (Introduction)
  

随着人工智能（AI）技能的快速发展，大型语言模型（LLMs）和智能体的应用已从单一问答交互演变为更高级的本领，如多智能体协作、跨模型相助和复杂业务流程编排。
然而，目前市场上的AI系统普遍面对平台隔离、模型限制、部署复杂和缺乏可观测性等问题，难以满足企业用户对高效、灵活和安全AI协作的需求。

aevatar.ai作为下一代多AI智能体框架的先行者，旨在构建一个跨平台、跨模型的AI智能体生态系统。通过开放的架构、强大的可视化编排本领和云原生部署方式，它赋能开辟者和业务用户在一个系统中同一管理、调度和协调多个智能体，实现“多场景、多模型、多角色”的高效协作。
通过aevatar.ai，我们致力于提供一个灵活、可扩展且符合安全要求的AI解决方案，以推动AI技能的广泛应用和落地。

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• 背景与挑衅 (Background & Challenges)
  

2.1 AI智能体系统隔离

目前，许多AI智能体被隔离在各自的平台中，缺乏同一的通讯协媾和互操纵性。这使得系统之间难以共享数据或协同工作，限制了AI系统的团体效能，尤其是在需要跨平台协作的场景中。
2.2 单一LLM的范围性

大多数AI智能体依赖于单一的语言模型（如GPT-4或Llama2）。这带来了集中风险；在面对复杂的多步骤任务或多语言场景时，性能大概会受到影响。
单一LLM模型的范围性使得系统无法灵活切换或并利用用多个模型，从而限制了其应用范围和性能。
2.3 检索加强天生（RAG）精度不敷

大多数AI智能体利用检索加强天生从专业知识库中检索信息，但由于信息或文档大概不相干、过时或质量低下，难以实现完美的知识库优化和精确性。
2.4 缺乏事故追踪与可观测性

现有的AI系统通常缺乏对AI智能体内部状态和汗青交互的源头管理。当系统故障或推理异常发生时，难以定位问题并重放事故，增加了维护复杂性和风险。
2.5 高部署与协作成本

传统的AI系统通常需要复杂的安装、配置和维护过程。缺乏用户友好的工作流编排工具，尤其是在多智能体协作场景中，导致开辟和维护成本较高。

• 总体目标与愿景 (Vision & Goals)
  

3.1 核心：aevatar框架

aevatar框架是aevatar.ai的核心，负责处理惩罚基本处理惩罚逻辑、智能体交互和核心组件。
Orleans“Grains”作为智能体

• Orleans利用“grains”（轻量级、隔离的微对象）来表现到场者或“智能体”。
  
• 一组silos（Orleans中的运行时主机）协调这些grains，使其可以分布在多台服务器上并举行扩展。
  
• 在此架构中，每个grain实际上是一个智能体（通常称为“GAgent”）。
  

多智能体

• 图中展示了多层智能体分组。例如，一个“发布GAgent”协调多个“组成员GAgent”实例。
  
• 事故处理惩罚器管理异步触发器或状态变化，使智能体可以或许实时响应来自其他智能体的数据或更新。
  

AI集成

• Semantic Kernel提供高级AI编排和提示链功能。
  

通过结合以上所有内容，系统可以扩展大量AI智能体，每个智能体实行专门任务，同时通过分组或子组协调它们以实现更复杂的协作目标。
3.2 顶层：aevatar应用

• 市场：一个集中化的平台，用户可以发现、开辟、管理和部署各种AI智能体。
  
• 智能体：实行特定任务或功能的独立AI智能体。这些智能体可以独立开辟和部署。
  
• Webhook：aevatar可以无缝编排大量外部输入，将现实世界的触发器转换为结构化事故，供G-agent处理惩罚，从而实现与各种外部系统的持续、实时交互。
  

示例智能体：

• Twitter智能体：监控推文、发布更新或与Twitter互动。
  
• Telegram智能体：与Telegram举行聊天交互。
  
• 编程智能体：资助天生或审查代码。
  
• 营销智能体：实行营销任务，如运动管理。
  
• 运营智能体：处理惩罚运营任务。
  
• aelf智能体等。
  

这些是基于底层多智能体框架构建的面向终端用户的“产物”。每个智能体都可以具有专门的逻辑，毗连外部API，并利用aevatar核心引擎。
3.3 环境（Web 2 / Web 3）

这表现aevatar智能体运行的更广泛环境——既包括传统的Web 2.0环境（如REST API、SaaS服务），也包括Web 3.0环境（如区块链或去中心化服务）。该框架旨在无缝融入这些生态系统。
3.4 LLM集成

在图的右侧，您可以看到主要的LLM（大型语言模型）提供商：

• OpenAI / ChatGPT
  
• Anthropic
  
• Meta
  
• Azure OpenAI
  
• Deepseek
  
• 以及其他更多…
  

这些LLM通过Semantic Kernel毗连器集成，使每个智能体都能利用自然语言理解、天生和高级推理功能。
3.5 数据与消息层

在框架之上，核心数据与消息技能包括：

• Kafka：实时消息通报和事故流。
  
• MongoDB：基于文档的通用数据存储。
  
• Elasticsearch：大规模全文搜刮和分析。
  
• Redis：用于缓存和高速访问的内存数据存储。
  
• Qdrant：专用向量存储。
  

这些技能支持高吞吐量的数据摄取、搜刮、缓存和状态管理，对于大规模智能体交互至关重要。
3.6 部署与DevSecOps

用于构建、部署和管理aevatar框架的DevSecOps工具包括：

• Kubernetes + Docker：跨集群的容器化和编排。
  
• GitHub Actions, GitOps, Argo：CI/CD管道和“GitOps”风格的部署，用于自动化、版本化发布。
  
• “DevSecOps”循环突出了以安全为中心的持续集成/持续部署实践。
  

3.7 多云与安全

末了，支持多云计谋，涵盖：

• GCP、AWS、Azure：支持的云服务提供商。
  
• 额外的安全和可观测性工具，如Grafana（监控仪表板）、Vault（密钥管理）、Elasticsearch/Fluentd/Kibana（EFK日志和分析堆栈）等。
  

这确保了平台可以在差别云底子办法上以安全、容错和成本高效的方式运行。
3.8 团体架构

• 每个aevatar应用（如Twitter智能体或编程智能体）都是一个Orleans“grain”（或一组grains），封装了专门的逻辑。
  
• 多智能体或“分组”方法协调大量grains，使它们可以或许通过Kafka、Redis或直接Orleans消息通报相互通报事故/消息。
  
• Semantic Kernel资助编排更高级的AI推理、提示链和记忆/知识。
  
• 整个设置打包用于云部署（Kubernetes + Docker），并与日志、安全和监控解决方案（Grafana、Vault、EFK）集成。
  
• 这种组合提供了一个可扩展、容错且高度可扩展的平台，用于在多个范畴（Web 2和Web 3）、多个云上运行AI智能体，同时具备强大的安全性和可观测性。
  

简而言之，aevatar.ai是一个全栈、云原生的多智能体编排框架，利用Orleans实现基于到场者的扩展，集成Semantic Kernel以提供AI功能，并采取全面的DevSecOps管道和多云部署计谋。
3.9 解决上述挑衅

• 多智能体协作
  

GAgent: 基于grain的智能体
通过分布式到场者模型（基于Orleans）和多智能体管理机制，aevatar.ai实现了多个AI智能体之间的高效互联和复杂事故调度，支持跨平台和跨场景的协作工作流。
aevatar.ai实现了多智能体框架，将AI智能体分别为差别的功能角色。它为多个智能体分配特定职责并将其分组，以在系统中完成用户分配的任务。

• 同一的跨模型协作
  

aevatar.ai 提供了一个多语言模型并行智能体框架。这克服了单一模型的范围性，支持在差别任务中自由切换或并利用用多个模型，从而提拔系统灵活性和性能。

• 多智能体RAG架构
  

在多智能体RAG架构下，每个AI智能体代表一个基于特定知识库、检索计谋和天生配置的定制化RAG；这在整个系统中最擅长的范畴提供答案。 通过编排器，用户问题被分配给得当的智能体。大概，也可以并行调用多个智能体，并通过信息整合模块合并答案。这实现了更专业、全面和可扩展的问答或信息天生系统。
多智能体RAG模型支持：

• 灵活扩展：基于差别业务线或知识范畴快速部署新智能体。
  
• 降噪：利用范畴特定知识库减少无关信息干扰。
  
• 加强可信度：多个智能体之间的交织验证。
  
• 可持续性：独立维护每个智能体的知识库，便于分而治之。
  

这使得可以或许构建一个可以或许持续天生高质量内容的多智能体RAG平台。

• 可视化与易用性
  

aevatar.ai仪表板提供了低代码/无代码的可视化编排工具，资助用户轻松设计和监控复杂的工作流。这是低落技能门槛的重要一步，使险些任何人都能快速上手创建和个性化AI智能体。

• 安全性与可扩展性
  

基于云原生的DevSecOps和微服务架构，aevatar.ai提供了弹性扩展和高并发处理惩罚本领，同时确保系统安全性和合规性，满足企业级用户需求。

• 架构
  

aevatar.ai 由三个主要组件组成：aevatar框架、aevatar Station和aevatar Agents。它们协同工作，管理多个AI智能体的整个生命周期——从创建到部署再到持续运营

• aevatar框架
  

aevatar框架旨在支持AI智能体和事故溯源机制，提供模块化架构以实现可扩展性和可维护性。它利用依赖注入和观察者模式等设计模式来加强灵活性和可扩展性。

设计原则

• 模块化：框架设计为模块化，允许开辟者根据需要添加或移除组件。
  
• 可扩展性：新功能可以通过插件添加，而无需修改核心框架。
  
• 关注点分离：每个组件都有特定的职责，提拔可维护性和可读性。
  

该框架为开辟AI智能体和事故溯源应用提供了灵活的架构，通过其模块化设计实现轻松集成和扩展。通过遵循设计原则和模式，框架确保在添加新功能时仍能保持可扩展性和可维护性。

• 核心组件概述
  

到场者模型（Actor Model）

• 负责管理分布式到场者（Grain）的生命周期和通讯，为每个智能体提供有状态且可重放的实行环境，确保系统的高并发性和可扩展性。
  

GAgent

• 每个子模块（如Telegram、Twitter、MicroAI、SocialAgent等）都是一个独立的GAgent，针对差别平台或场景实现特定的智能体逻辑，支持跨平台扩展。
  

事故溯源（Event Sourcing）

• 提供日志存储、事故重放和快照管理的核心功能。支持多种后端存储选项（如MongoDB和Redis），并确保系统的可追溯性和审计本领。
  
• 所有关键的智能体事故（如接收的消息、状态更新、模型推理输出）都可以持久化，提供重放和审计本领。
  

CQRS（命令查询职责分离）

• 对外提供REST/gRPC接口，并通过读写分离架构支持高效的内部数据查询和索引。结合Elasticsearch等解决方案，实现大规模数据的快速检索。
  
• 读写分离：系统可以独立处理惩罚智能体状态变动的写请求（事故）和外部查询接口。
  
• 结合Elasticsearch/MongoDB实现快速检索和多维度查询。
  

aevatar仪表板

• 图形化管理工具，允许用户通过低代码/无代码方式配置多智能体协作流程、监控事故流并编辑业务逻辑。这显著低落了开辟门槛，尤其对非技能用户友好。
  

• GAgent多智能体协作模型
  

• 采取GAgentBase<TState, TEvent>作为抽象基类，智能体可以继续并实现自己的业务处理惩罚方法。
  

• GAgent：管理组内多个智能体的订阅、消息路由和事故协调，支持组内广播、点对点或基于树的事故传输。
  

• 多大型语言模型（LLM）编排
  

• 多管齐下：aevatar.ai通过AIService和AutoGen机制集成对多个LLM（如GPT-4、Claude、Llama2等）的访问。
  
• 调度计谋：根据任务类型、资源成本、复杂性等维度动态决定调用哪些模型。
  
• 模型适配层：在框架层面支持毗连更多第三方或私有模型，为企业提供定制化的多语言模型管理。
  

• 云原生部署与安全合规
  

Kubernetes部署

• Orleans Silo和智能体服务可以容器化，支持自动扩展（HPA）、服务发现和弹性负载均衡。
  

DevSecOps & GitOps

• 提供容器镜像安全扫描、CI/CD集成和底子办法即代码（IaC）部署，确保应用安全性和可追溯性。
  

安全计谋

• 通过AuthServer和OAuth/OpenID系统举行身份验证，支持多租户和基于角色的访问控制（RBAC）。
  

• 技能细节
  

团体流程：

• 用户 → aevatar GAgent：捕捉用户的消息或命令。
  
• GAgent → aevatar框架：将结构化事故通报给框架（多智能体协作和AI交互）。
  
• aevatar框架 → 核心逻辑（RAG和LLM）：RAG和LLM剖析请求。
  
• 核心逻辑（RAG和LLM）→ 外部服务或知识/记忆库：检索数据或调用专门操纵。
  
• aevatar框架 → 输出署理：格式化并准备最终输出。
  
• 输出 → GAgent → 用户：用户收到响应。
  

详细流程：

• 智能体创建与初始化：客户端请求GAgentFactory创建智能体，智能体利用StateLogEventStorage初始化状态，并通过StreamProvider设置订阅。
  
• 事故发布与处理惩罚：客户端（或其他系统）向智能体发布事故，智能体将事故追加到事故存储中，更新其内存状态，并在必要时发布到外部流。
  
• 状态规复：在需要时，智能体从存储中检索快照，并应用所有后续事故，最终获得最新状态。
  

显著特点与上风：

• 多智能体协作：系统可以将复杂任务拆分为更小的专门子任务，每个任务由得当的智能体处理惩罚。
  
• 动态流程：智能体按需激活和调用（假造到场者模型），允许在任务可拆分的场景中实现并发或并行调用。
  
• 与外部服务集成：知识模块可以无缝整合实时数据、范畴文档或高级处理惩罚本领。
  
• 检索加强天生（RAG）：智能体可以查询向量数据库或记忆存储，利用最新的上下文数据加强LLM或其他逻辑。
  
• 可扩展性与扩展性：每个组件都可以程度扩展，新的智能体或工具可以在不改变主要架构的环境下引入。
  

5.1 Orleans到场者模型与可扩展性

• 分布式到场者：每个智能体作为一个Grain，存储自己的状态和事故汗青。Orleans处理惩罚调度和消息通报，消除了手动管理并发锁和网络通讯的需求。
  
• 程度扩展：当系统需要处理惩罚更多对话或更高并发时，添加Silo节点可以扩展智能体实例并自动均衡负载。
  

5.2 GAgentBase设计与事故驱动架构

• GAgentBase<TState, TStateLogEvent>：
  
  
  
  • 继续JournaledGrain<TState, StateLogEventBase<TStateLogEvent>>，天然具备事故溯源本领。
    
  • 通过PublishToAsync/SubscribeToAsync等方法，允许智能体自由组合和交互，形成多对多或多级事故流拓扑。
    
  
  
• EventWrapper：
  
  
  
  • 为所有事故添加ID、时间戳和上下文等元数据，便于审计和调试，避免传统“黑箱AI”问题。
    
  
  

5.3 低代码/无代码编排与可视化

• 拖放流程设计：用户可以在仪表板上拖放智能体节点、配置事故路由并设置模型计谋，而无需编写复杂的后端代码。
  
• 实时监控与日志重放：集成事故溯源日志，允许通过aevatar仪表板查看任何时刻的事故序列或智能体状态，资助业务优化和维护故障排查。
  

5.4 可观测性与监控

• 分布式追踪：集成OpenTelemetry、Jaeger或Zipkin，可视化跟踪跨智能体/Grain的调用链。
  
• 指标与警报：收集系统指标（如QPS、延迟、错误率等），并基于Prometheus/Grafana实现实时警报。
  
• Orleans仪表板：可选的内置Orleans仪表板，显示运行时数据（如Grain激活数目、消息处理惩罚速率等）。
  

• 关键特性
  

6.1 多模型并行处理惩罚/动态切换

• 根据业务需求自动（或手动）在差别LLM之间切换。
  
• 可以或许分配多个模型同时处理惩罚子任务并合并结果。
  

6.2 高级任务编排与协作

• GAgent提供基于事故的协作机制，允许多个智能体并行处理惩罚复杂业务流程。
  

6.3 RAG集成

• 毗连向量数据库/文档搜刮引擎，使智能体可以或许从大规模知识库中检索并天生答案。
  

6.4 跨平台扩展

• 通过插件与Telegram、X、Slack等平台集成，快速构建多渠道聊天/通讯场景。
  

6.5 开辟者与非开辟者友好

• 面向开辟者：提供可编程的插件框架。
  
• 面向非技能职员：通过仪表板的低代码/无代码管理，快速上手。
  

• 用例
  

7.1 多智能体协作/自动化

• 跨部门智能体:
  
  
  
  • Finance Agent（财政智能体）自动处理惩罚报销工作流程
    
  • HR Agent（人力资源智能体）负责简历/履历筛选
    
  • IT Agent（IT智能体）管理工单
    
  • 各智能体可相互通知事故或汇总审批结果
    
  
  
• 低代码管理:
  
  
  
  • 
    
    
    
    • 用户可在 aevatar Dashboard 中配置流程并设置触发条件
      
    • 智能体在接到指令后，会根据事故流程自动实行
      
    
    
  
  
  
  
  
  
  

以上基于任务的编排，使 G‐agents（G-智能体）既能独立运行又可无缝协同，充分利用各自的专业本领，更高效地完成复杂目标。
7.2 多语言客服/社交媒体智能体

• Telegram/X 适配:
  
  
  
  • 可部署多个智能体举行交互
    
  • 支持多种通讯渠道与多语言服务
    
  
  

7.3 区块链/金融/制造业中的行业应用

• 智能合约分析:
  
  
  
  • 智能体从区块链中获取智能合约文本
    
  • 实行风险检测和语言剖析
    
  • 发现异常时，向运营智能体推送警示
    
  
  
• 数据驱动的决议:
  
  
  
  • 在制造行业，智能体可实时分析 IoT 传感器数据
    
  • 并结合 LLM（大型语言模型）提供故障诊断或生产建议
    
  
  

• 当前的 AI 框架格局
  

8.1 对比表：aevatar intelligence x ElizaOS x G.A.M.E

对比方向	aevatar intelligence	ElizaOS	G.A.M.E
主要上风(Key Strength)	用户无需编写代码或少量代码即可利用 各个Agent能按照需求、复杂度各自以差别LLM驱动并协作 设定Agent协作的逻辑、协作的流程 能回放事故，以分析Agent的工作流程	功能集与插件集不断增长 完全可定制并可控	低代码、低复杂度的上线方式
本领(Capabilities)	差别语言模型驱动的Agent们可以同时协作 Agent和工作流可以轻易创建、复制、调整、扩展	各个Agent只能同时利用同一种语言模型协作，之间目前无法交互、协作、团体做决议	各个Agent只能同时利用同一种语言模型协作，之间目前无法交互、协作、团体做决议
多语言模型(LLM)编排	通过 AutoGen 举行多LLM编排，适用于在任何类型的应用中举行复杂推理和决议	仅限于单一模型的 API 集成，没有多LLM自动化，不具备跨应用的灵活性	针对假造世界中的自然语言交互举行了优化，不适用于通用型应用
框架设计(Design)	模块化＋延展性插件＋动态集群管理 系统	模块化＋延展性插件 系统	模块化＋ 环境无关性 (environment agnostic)
目标用户(Target Audience)	终端用户与技能型开辟者均适用	技能型开辟者	非技能型用戶
编程语言(Coding Language)	无代码 或 低代码（no-code or low-code）	TypeScript/JavaScript	低代码 (Low-code)
可扩展性 (Scalability)	利用 Orleans，一个结合了微服务和 Actor 模型的分布式框架，可针对大规模署理网络实现可扩展性和高可用性。 基于容器化部署，利用 Kubernetes 实现跨云本领、自动伸缩、高可用性和高并发。	利用 Node.js，多历程架构，但缺少分布式编程模型。	依赖于 Photon 或 SpatialOS 之类的游戏专用后端来实现实时性能。
用例(Use Cases)	为区块链和金融等行业中的通用、可扩展、多范畴逻辑而构建	为较小的网页项目和社区驱动的原型开辟而构建	为游戏和元宇宙场景（包含通证经济集成）而构建
云原生 & DevOps (Cloud Native & DevOps)	先辈的云原生 Kubernetes 部署，通过 DevSecOps & GitOps 提供强大的安全性	专注于速度，但缺乏广泛的自动化和合规机制	专注于性能，但未提供完备的云原生工具
维护 (Maintainability)	Agent-as-a-Service 通过Plugin举行功能迭代，无须用户自己部署服务。优化了对Agent开辟和部署的操纵。	Supabase 借助其后端即服务（Backend-as-a-Service）平台，为开辟运维提供易用的部署方式	未确定 —— 闭源
代码获取 (Code Access)	开源	开源	闭源（黑盒）
平台集成 (Platform Integrations)	Twitter Telegram	Discrod Twitter Telegram	Discrod Twitter Telegram

8.2 技能与商业价值

强大的多语言模型协作

• 允许在同一个业务流程中调用多个大型语言模型
  
• 优化成本与性能
  

易用性

• aevatar Marketplace 提供低/无代码编辑器
  
• 大幅缩短智能体开辟与运营周期
  

高并发与可追溯性

• 基于 Actor + Event Sourcing
  
• 系统可轻松处理惩罚数万级并发操纵
  
• 所有交互汗青可回放并举行审计
  

合规与安全

• 结合云原生 & DevSecOps & GitOps
  
• 在 Kubernetes 中实现自动化部署
  
• 确保安全与合规要求
  

• 路线图
  

9.1 短期规划

[table][tr][td] Teams
[/td][td] Done
[/td][td] Phase 1
[/td][td] Phase 2
[/td][/tr][tr][td=1,3] aevatar-framework

[/td][td]

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