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        OWL: 适用于现实任务自动化的多智能体协作框架

 

引言

 

        在人工智能技术不断发展的今天，多智能体协作成为了推动自动化进步的重要方向。OWL（Optimized Workforce Learning）是一个开源框架，基于CAMEL-AI架构，旨在优化多智能体协作能力，提高现实任务自动化的效率和灵活性。

 

核心特性

1. 实时信息检索：支持从Wikipedia、Google Search等在线资源获取最新信息。

2. 多模态处理：能够处理视频、图片和音频数据，实现跨媒介信息处理。

3. 浏览器自动化：借助Playwright框架，实现页面滚动、点击、输入、文件下载等操作。

4. 文档解析：支持Word、Excel、PDF和PPT等格式的文档内容提取。

5. 代码执行：支持Python代码的编写与执行，增强自动化能力。

6. 内置工具库：包括ArxivToolkit、AudioAnalysisToolkit、GoogleScholarToolkit等，满足不同任务需求。

 

安装与使用

 

安装方法

OWL支持多种安装方式，包括uv、venv + pip和conda。推荐使用uv进行安装：

# 克隆GitHub仓库
git clone https://github.com/camel-ai/owl.git
cd owl# 安装uv并创建虚拟环境
pip install uv
uv venv .venv --python=3.10# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
.venv\Scripts\activate    # Windows# 安装依赖
uv pip install -e .

 

快速开始

运行以下命令启动OWL：

python owl/run.py

 

运行不同模型

python owl/run_qwen.py      # 使用Qwen模型
python owl/run_deepseek.py  # 使用Deepseek模型
python owl/run_openai_compatiable_model.py  # 兼容OpenAI模型

 

Web界面

OWL提供基于Gradio的Web界面，用户可以方便地选择模型、管理环境变量、查看交互历史等。

python run_app.py

 

未来规划

• 发布技术博客，分享多智能体协作的研究心得。

• 增强工具库，支持更多专业领域的自动化任务。

• 进一步优化智能体交互模式，提高任务处理效率。

 

结论

        OWL在GAIA基准测试中取得了58.18分的高分，在开源框架中排名第一。其强大的多智能体协作能力和广泛的工具支持，使其成为现实任务自动化的理想选择。欢迎开发者社区贡献代码，共同推动AI自动化的发展。

 

参考

• GitHub仓库：https://github.com/camel-ai/owl

• CAMEL-AI 文档：Welcome to CAMEL’s documentation! — CAMEL 0.2.24 documentation