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适用于生产环境的多智能体协作框架

访问官方网站: OxyGent ｜开源仓库: Python or Java

1. 简介

OxyGent 是一个开源框架，将工具、模型、智能体统一为可插拔的原子算子——Oxy。专为开发者设计，OxyGent 让你像搭乐高一样构建灵活的多智能体系统，极致可扩展，每一步决策全链路可追溯。从构建、推理到持续进化，OxyGent 打造了一个闭环智能体流水线——无缝集成 Oxy，弹性扩展，协同创新，驱动 AI 生态无限可能。

2. 核心特性

🏎️ 高效开发

• OxyGent 是模块化多智能体框架，极致高效构建、部署、进化 AI 团队。标准化 Oxy 组件像乐高一样拼装，支持热插拔与跨场景复用：纯净 Python 接口，无需繁杂配置。

🤝 智能协作

• 动态规划范式，智能体可智能分解任务、协商解法、实时适应变化。区别于刚性流程，OxyGent 智能体自然应对突发挑战，每一步决策全链路可审计。

🕸️ 弹性架构

• 底层弹性架构支持任意智能体拓扑：从简单 ReAct 到复杂混合规划。自动依赖映射与可视化调试，轻松优化分布式系统性能。

🔁 持续进化

• 每一次交互都是学习机会：内置评估引擎自动生成训练数据。智能体通过知识反馈持续自我进化，且全过程透明可追溯。

📈 无限扩展

• 按 Metcalfe 定律线性扩容：分布式调度器让协作智能指数级增长。系统轻松应对全域优化与实时决策，任意规模无压力。

OxyGent最新版本 (July 9, 2025) 在GAIA榜单中分数为59.14，目前开源框架第一OWL为60.8分。

3. 框架核心类

4. 框架亮点

• 对开发者：专注业务逻辑，无需重复造轮子
• 对企业：一套框架打通所有智能体，告别信息孤岛，降低沟通成本。
• 对用户：畅享智能体生态的无缝协作体验。

5. 快速开始

步骤1：创建运行环境

• 方式一：conda

  conda create -n oxy_env python==3.10
  conda activate oxy_env

• 方式二：uv

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  uv python install 3.10 
  uv venv .venv --python 3.10
  source .venv/bin/activate

步骤2：安装依赖

• 方式一：conda

  pip install oxygent

• 方式二：uv

  uv pip install oxygent

• 方式三：开发环境

  git clone https://github.com/jd-opensource/OxyGent.git
  cd OxyGent
  pip install -r requirements.txt # or in uv
  brew install coreutils # maybe essential

步骤3：Node.js环境（如果使用MCP）

• 下载安装 Node.js

步骤4：创建示例

• demo.py

  import os
  from oxygent import MAS, Config, oxy, preset_tools
  
  Config.set_agent_llm_model("default_llm")
  
  oxy_space = [
     oxy.HttpLLM(
        name="default_llm",
        api_key=os.getenv("DEFAULT_LLM_API_KEY"),
        base_url=os.getenv("DEFAULT_LLM_BASE_URL"),
        model_name=os.getenv("DEFAULT_LLM_MODEL_NAME"),
     ),
     preset_tools.time_tools,
     oxy.ReActAgent(
        name="time_agent",
        desc="A tool that can query the time",
        tools=["time_tools"],
     ),
     preset_tools.file_tools,
     oxy.ReActAgent(
        name="file_agent",
        desc="A tool that can operate the file system",
        tools=["file_tools"],
     ),
     preset_tools.math_tools,
     oxy.ReActAgent(
        name="math_agent",
        desc="A tool that can perform mathematical calculations.",
        tools=["math_tools"],
     ),
     oxy.ReActAgent(
        is_master=True,
        name="master_agent",
        sub_agents=["time_agent", "file_agent", "math_agent"],
     ),
  ]
  
  async def main():
     async with MAS(oxy_space=oxy_space) as mas:
        await mas.start_web_service(
           first_query="What time is it now? Please save it into time.txt."
        )
  
  if __name__ == "__main__":
     import asyncio
     asyncio.run(main())

步骤5：设置环境变量

• 方式一：在终端声明

  export DEFAULT_LLM_API_KEY="your_api_key"
  export DEFAULT_LLM_BASE_URL="your_base_url"
  export DEFAULT_LLM_MODEL_NAME="your_model_name"  

• 方式二：创建 .env 文件

  DEFAULT_LLM_API_KEY="your_api_key"
  DEFAULT_LLM_BASE_URL="your_base_url"
  DEFAULT_LLM_MODEL_NAME="your_model_name"

步骤6：运行

• 启动多智能体系统

  python demo.py

步骤7：查看可视化结果

• 

6. 成为贡献者

您可以通过以下方法为 OxyGent 作出贡献:

1. 在Issue中报告问题
2. 提供改进建议
3. 补充文档
   • Fork仓库
   • 修改文档
   • 提出pull request
4. 修改代码
   • Fork仓库
   • 创建新分支
   • 加入您的修改
   • 提出pull request

感谢您的贡献！ 🎉🎉🎉 如果您在开发中遇到问题，请参阅 OxyGent中文指南 或者 OxyGent 文档

7. 社区支持

如果你在OxyGent的开发或使用过程中遇到任何问题，欢迎在项目的Issue区域提交可复现的步骤或日志片段。 如果您有企业内部Slack，请直接联系OxyGent Core团队。

欢迎沟通和联系我们:

8. 致谢

感谢以下为OxyGent作出贡献的开发者

9. 许可证

Apache License

OxyGent 由 Oxygen JD.com 提供

感谢您对OxyGent的关心与贡献!