手把手带你用 OxyGent 实现智能体的构建、部署与进化

OxyGent 多智能体协作框架

20行代码快速启动

以下代码已上传至Github仓库demo分支:github.com/jd-opensour...

安装环境

  1. python环境(3.10及以上版本)
    conda create -n oxy_env python==3.10
    conda activate oxy_env
  2. oxygent环境
    pip install oxygent
  3. Node.js环境(如果使用MCP工具)
    nodejs.org/zh-cn 下载安装即可

Hello World

新建 .env 文件设置环境变量:
DEFAULT_LLM_API_KEY = "<大模型的key>"
DEFAULT_LLM_BASE_URL = "<大模型的url>"
DEFAULT_LLM_MODEL_NAME = "<大模型的name>"

启动

RAG

MoA

让智能体自主调用工具

Local MCP 工具

SSE MCP 工具

FunctionHub 工具

用任意工具注册方式(FunctionHub、LocalMCP、SSEMCP),启动后都是以下效果

外部 MCP 工具

自动召回topK个工具

进入节点可视化页面

积木式搭建多智能体

多智能体

多层级智能体

结合Workflow

Reflexion机制

Why?

智能体快速部署

数据持久化

框架具备完善的数据存储机制,可用于后续的SFT训练或RL训练。

限制任意节点的并发数量

多环境配置部署

分布式

更多高阶用法

  • 多模态
  • 按权重过滤执行过程的Memory
  • 检索更多工具
  • 自定义大模型输出解析器
  • 自定义SSE接口
  • 结果后处理或格式化
  • 智能体同时调用多个工具
  • 从中间节点重启任务
  • Plan-and-Solve范式
  • ......

开源共建、欢迎加入!

诚邀加入OxyGent开源社区!每位开发者的贡献都将推动项目持续进化:

📌 参与方式:

GitHub仓库:github.com/jd-opensour...(欢迎Star🌟)

官方交流群:timline://chat/?topin=10218953954&type=2(点击链接入群)

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