AutoAgent – 港大推出的 AI 智能体框架，零代码创建智能助手-爱论文

AutoAgent是什么

AutoAgent 是香港大学推出的零代码、自动化 LLM 智能体框架。基于自然语言交互，让用户无需编程即可创建智能助手，适用于智能搜索、数据分析、报告生成等场景。AutoAgent核心功能包括三种使用模式，用户模式、智能体编辑器、工作流编辑器，适应不同用户需求。AutoAgent 支持多种 LLM 模型，安装部署简单，提供 Docker 支持。AutoAgent在 GAIA 基准测试中表现优异，是 Manus 和 Deep Research 的开源替代方案。

AutoAgent的主要功能

三种使用模式：用户模式（User Mode）：用户直接体验智能网页搜索、数据分析、信息处理等功能，无需任何配置。智能体编辑器（Agent Editor）：基于对话方式配置 AI 助手，调整参数、指令和任务逻辑，无需编写代码。工作流编辑器（Workflow Editor）：用自然语言描述任务，创建自动化工作流，让 AI 代理执行复杂任务。双交互模式：ReAct 模式：AI 动态调整策略，适用于复杂推理任务。函数调用模式：AI 调用 API 或数据库来完成特定任务，如联网搜索、数据查询等。内置自管理向量数据库：长期 AI 记忆：AI 能记住过去的交互，提高上下文理解能力。知识增强检索（RAG）：AI 从本地数据库检索信息，提高准确性。数据驱动 AI：AI 代理能学习、优化自己的策略，提高任务处理能力。

AutoAgent的技术原理

自然语言驱动的多代理构建：Agent Profiling Agent分析用户需求，生成结构化的代理表单。Tool Editor Agent根据需求创建工具，支持第三方 API 集成。Agent Editor Agent根据表单创建代理，支持多代理协作。LLM 动力行动引擎：Direct Tool-Use Paradigm直接用 LLM 的工具使用能力生成下一步行动。Transformed Tool-Use Paradigm将工具使用转化为结构化 XML 代码生成任务，解析后执行。自管理文件系统：向量数据库将文件转换为向量数据库，支持高效检索。工具自动将文件存储到向量数据库，支持多种文件格式。自开发代理定制：将自然语言需求转化为可执行的代理和工具。基于自我调试和优化，生成高效的代理和工作流。多代理协作：Orchestrator 代理分解任务，分配给 Worker 代理。基于事件监听和触发机制，实现灵活的代理协作。技术架构：Agentic System Utilities提供基础的多代理架构。LLM 动力行动引擎支持多种 LLM 提供商，动态生成行动。自管理文件系统管理用户多模态数据，支持高效检索。用自然语言生成和优化代理。

AutoAgent的项目地址

项目官网：https://autoagent-ai.github.io/GitHub仓库：https://github.com/HKUDS/AutoAgentarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.05957

AutoAgent的应用场景

智能网页搜索：在互联网中自主搜索信息，筛选并总结关键内容，帮助用户快速获取所需信息。数据分析处理：解析多种格式的数据文件，自动整理并生成详细的数据分析报告。自动报告生成：根据用户需求或数据输入，生成专业级的报告，如市场调研或行业分析。智能 AI 代理：独立执行各种任务，如查找资料、发送邮件、处理文档等，提升工作效率。AI 办公助手：自动整理日程、邮件和任务列表，提供智能提醒，优化办公流程。