项目发起人：莫尔(李小宇)、玄浩(林皓俊)、冷凇(刘凇杉)
项目负责人：子谅(王恒)、善衡(曾欢)
AIEvo开源
AIEvo是蚂蚁集团开源的一款专注于多智能体协作的框架。其开发基于蚂蚁集团在大规模线上告警问题诊断和专家经验平台化方面的技术积累和实践经验。AIEvo通过多智能体协同和高可执行率的设计，利用反馈机制提升模型输出稳定性，并基于SOP机制确保指令的协同遵从，特别适用于复杂任务的自动化处理和智能决策支持。
核心优势
▌智能体高执行成功率
AIEvo通过Enviorment模块实现智能体状态的动态管理和调度，并利用feedback和watcher机制确保任务趋向最优解。这种设计保证了智能体在执行过程中能够灵活调整，极大提升了任务完成的成功率。
▌自主推理与任务分配
除了依赖预设方案，AIEvo允许智能体进行自主推理和任务分配。这种能力使得智能体在面对不确定性和复杂任务时，能够迅速调整策略，自主制定新的执行路径，增强了系统的适应性与智能化水平。
▌Go语言开发的多智能体框架
作为基于Go语言开发的少数多智能体框架之一，AIEvo具备高性能与并发处理的天然优势。这使其在大规模分布式系统和高性能需求的场景中表现尤为出色。
▌企业生产验证:
AIEvo已经过蚂蚁集团内部的生产验证，确保了框架的稳定性和可靠性。
技术架构
Agent模块
用于Agent的构建，采用ReAct方式支持智能体之间的自主交互，每个智能体不仅能执行任务，还能进行信息交流，协同解决问题。
Env模块
Env模块作为多智能体的消息中转池，存储团队成员、订阅关系、历史消息和任务SopGraph等信息，确保智能体间高效、协调的任务执行。
Feedback模块
Feedback模块专注于审查和反馈智能体生成内容的规范性和准确性，确保输出符合预期，避免重复调用和生成敏感信息。
Watcher模块
Watcher模块实时监控多智能体的运行状态，适时介入调整队伍成员，保证任务顺畅进行。
驱动模块
驱动模块采用消息驱动机制，管理整个多智能体系统的运作。通过构建Team和Sop，启动Watcher，并依照Env消息调度智能体，确保任务按计划进行。
规划
AIEvo平台能力的演进分为四大阶段，第一、二、三阶段在开源前已经完成，第四阶段在实验室也取得了较好效果。
第一阶段-实现Agent的单体LLM交互与多智能体的基础协同
Agent模块：实现单智能体的LLM交互。
Enviorment协作模块：实现多智能体的通信通道，实现智能体状态和环境的交互。
用户介入模块：在关键点支持用户介入以调整任务走向及关键信息确认。
第二阶段-基于SOP和反馈机制，提升任务执行的稳定性和准确率
SOP模块：基于SOP构建Graph图，提高多智能体的协调稳定性和审查的参考依据。
审查反馈模块：对LLM的输出文本结构、文本内容的稳定性和准确率方向进行审查，并实时反馈调整。
第三阶段-优化多智能体管理，通过Creative Agent匹配最合适的智能体
Creative Agent：基于专家招募模式，对用户的任务匹配更适合的智能体或选择用户已构建的智能体，过滤多余的智能体，降低打扰，匹配任务。
观察者模式：对系统内各Agent的执行进行观察，将能力不足、捣乱者及时剔除/更新，保证任务快速稳定运行。
第四阶段-支持多文档、多模态环境，提升智能体协作的并发能力和效率
多文档类型的支持，通过源文档快速提炼出来SOP。
多模态支持。
其他社区issue支持。
加入 AIEvo 社区
作为一个开放项目，我们认可开源的研发模式，并致力于将AIEvo社区打造成一个开放和有创造力的社区。后续，所有的研发、讨论等相关工作都会在社区透明运行。我们欢迎任何形式的参与，包括但不限于提问、代码贡献、技术讨论、需求建议等。我们期待更多AIOPS开发者和AI爱好者加入到AIEvo社区，与我们一起开创智能运维与多智能体的新篇章！
项目 GitHub 地址：
https://github.com/antgroup/aievo
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