AWorld: Advancing Agentic AI
Фреймворк для создания, обучения и самоулучшения AI-агентов и мультиагентных систем
Описание
AWorld — это продвинутый фреймворк на Python для построения самоулучшающихся AI-агентов. Ключевые особенности: plug-and-play модули, облачная нативность, самосознание агентов через обучение на опыте. Поддерживает LLM (OpenAI, Gemini), MCP-инструменты, память, трассировку. Применения: решение задач GAIA и IMO, автоматизация кода, мультимодальные взаимодействия, распределенное обучение мультиагентных систем (MAS). Идеален для исследований в AGI и коллективном интеллекте.
Возможности
Построение агентов
Создание LLM-агентов с кастомными промптами, интеграцией MCP-инструментов и памяти для самостоятельного выполнения задач.
Мультиагентные системы (MAS)
Оркестрация коллаборативных экосистем агентов с топологиями вроде Swarm и Leader-Executor для распределенной работы.
Обучение и самоулучшение
Сбор опыта в средах, расчет вознаграждений и градиентные обновления (GRPO) для эволюции агентов в распределенных окружениях.
Интеграция инструментов
Поддержка MCP-серверов для файловой системы, поиска, веб-взаимодействия и мультимодальных задач (OS/Web).
Управление контекстом и памятью
Хранение коротко- и долгосрочной памяти с эмбеддингами (Ollama, Chroma), трассировка состояний для мониторинга выполнения.
Установка
Требования: Python >= 3.11
git clone https://github.com/inclusionAI/AWorld && cd AWorld
pip install .
Для запуска установите переменные окружения:
export LLM_MODEL_NAME="gpt-4"
export LLM_API_KEY="your-api-key-here"
export LLM_BASE_URL="https://api.openai.com/v1"
Примеры запуска: python /path/to/agents или aworld web для UI.