Evolving Agents

Demo 2: 代码生成

• 代理可自动选择框架、管理元数据，并生成代码组件。

Demo 3: 代理进化

• 通过不同策略优化代理功能，满足变化的需求。

Demo 4: 完整工作流

• 代理搜索组件 → 进行决策 → 创建/进化组件 → 代理总线注册 → 处理文档。

代码示例

# 初始化系统代理
llm_service = LLMService(provider="openai", model="gpt-4o")
library = SmartLibrary("library.json")
agent_bus = SimpleAgentBus()

# 创建纯 BeeAI ReActAgent
system_agent = await SystemAgentFactory.create_agent(
    llm_service=llm_service,
    smart_library=library,
    agent_bus=agent_bus,
    memory_type="token"
)

# 处理发票文档
response = await system_agent.run("""
I have an invoice that needs processing:

INVOICE #12345
Date: 2023-05-15
Vendor: TechSupplies Inc.
Total Due: $1,822.80

Please search for relevant components, decide whether to reuse, evolve, or 
create new components, and then process this invoice.
""")

print(response.result.text)

Evolving Agents的目标用户

• AI 研究者：探索代理自主性和进化的新方法。
• 开发者：构建智能代理系统，并提升自动化能力。
• 企业：应用AI代理以优化业务流程，如文档处理、客户支持、数据分析等。
• 数据科学家：在多步推理和数据处理任务中，利用代理来协作分析数据。

Evolving Agents的优势

✅ 自主性高：代理能进化、发现新工具，并自动适应任务。
✅ 治理机制完善：可设置严格的安全边界，确保AI发展在可控范围内。
✅ 可扩展性强：支持多个AI代理框架，能无缝集成进现有系统。
✅ 智能化程度高：具备智能搜索、决策和多策略进化能力。

替代工具推荐

1. AutoGPT – 具备自动任务执行能力的AI代理框架。
2. LangChain – 适用于构建基于 LLM 的AI代理。
3. CrewAI – 强调AI代理协作的框架。
4. BeeAI – 提供智能 ReAct 代理，Evolving Agents也基于此框架。

许可协议

本项目采用 Apache v2.0 许可协议，可自由使用、修改和分发。

社区贡献

欢迎开发者提交 Pull Request，共同改进 Evolving Agents Framework！

AI点评 🔎

Evolving Agents Framework代表了AI代理发展的新趋势——代理自治、进化和治理。它不仅让代理具备自主学习和优化能力，还确保其在安全的治理框架内运行。对于希望探索AI 代理自我进化的研究者和开发者而言，这是一个值得关注的开源框架。