半结构化的智能体框架，智能体在执行过程中自动发现并组织需要完成的任务，减少对预先定义流程的依赖。
详细介绍
Hephaestus 是一个半结构化的智能体框架，强调让智能体在运行时发现需要做的工作而非提前预测所有步骤。通过把任务表示为可发现与组合的单元，框架能在复杂、开放式问题场景中动态生成工作流并协调多智能体协作，适合构建具有探索与自适应能力的自动化系统。
主要特性
- 智能体自动发现任务并动态构建工作流，降低预先建模成本。
- 支持多智能体协作与任务分发，便于实现并行与串行混合的执行策略。
- 开源实现与示例，社区用户可复用或扩展已有组件。
- 注重工程化与可观测性，便于调试与行为分析。
使用场景
- 面向开放式问题求解的自动化系统，如研究助理、自动化调查或复杂任务编排。
- 需要智能体探索与自适应决策的业务场景，例如智能流程自动化与知识工作助手。
- 快速原型与概念验证：研究者和工程团队用来验证智能体在半结构化任务中的协作能力。
技术特点
- 半结构化工作流表示：以可发现的任务单元为核心，支持动态组合。
- Python 实现：提供示例与工具链，易于在现有 Python 生态中集成。
- 支持与主流 LLM 提供商集成，以提升智能体的语言理解与决策能力。