简介
AgentFlow 是一个聚焦于智能体（agentic）系统优化的开源项目，旨在提高多步骤规划与工具调用的有效性。项目提供了用于构建、评估与改进代理策略的实用组件和范式，帮助研究者与工程团队在复杂任务中协调 LLM 推理、工具使用与环境交互。
主要特性
- 专注于 agentic 系统的规划与工具增强机制，支持复杂的多步决策流程。
- 提供评估与调试工具，便于对代理行为、回合决策和工具调用进行可观测性分析。
- 采用模块化设计，易于与现有 LLM/工具链集成，便于扩展与自定义策略。
使用场景
- 构建需要多步规划与工具交互的智能代理，例如自动化研究助理、流程自动化与任务编排系统。
- 在研究中比较和改进不同的代理策略与决策机制。
- 用作教学与原型验证平台，验证工具增强与多代理协同方案的效果。
技术特点
- 项目以 Python 为主，仓库具备清晰的模块划分与示例代码，支持快速上手与二次开发。
- 基于可组合的策略与工具接口，兼容主流 LLM 与外部工具调用方式，利于工程化落地。
- MIT 许可，社区活跃，便于在科研与工程项目中采用与共享。