详细介绍
AWorld 是一个面向大规模多智能体（Multi-Agent）系统的运行时与训练平台，侧重于智能体自我改进（self-improvement）和协同学习。项目提供完整的 agent、runner、swarm、sandbox、tools 等模块，支持高并发任务执行、经验收集、基于回报的训练流程以及可观测的追踪与监控机制，适合研究与工程化双重场景。
主要特性
- 面向多智能体系统的运行时与编排（Swarm、Runners）
- 内置训练与评估管线，支持分布式训练与奖励优化
- 丰富的工具与环境（包括代码执行、搜索、浏览器自动化等）
- 支持 MCP 协议与多模型接入，便于集成多种 LLM 提供方
- 完整的示例与教程，包含 Quickstart、架构设计与应用案例
使用场景
AWorld 适用于学术研究、行业级大型多智能体训练、仿真与算法验证、以及需要大规模代理协同的产品原型验证。它既可用于构建自治代理工作流，也能作为训练平台来优化自适应策略与集体智能表现。
技术特点
项目以 Python 为主实现，模块化设计良好，提供可插拔的工具接口、可观测的 trace 系统与支持多模型的策略配置。其代码与文档齐全，拥有成熟的示例工程，便于快速上手与二次开发。