智能体互联网

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🌎 什么是智能体互联网？

想象一下，如果人工智能智能体能够像人类在互联网上协作一样工作，那该有多好？这正是智能体互联网（IoA）的核心理念！它是一个开源框架，旨在创建一个平台，让各种各样的智能体能够协同合作，共同解决复杂任务。例如，AutoGPT 和 Open Interpreter 等智能体可以汇聚在一起，共享各自独特的技能，一起攻克那些单个智能体难以独立完成的难题。

🚀 核心特性

• 🌐 受互联网启发的架构：就像互联网连接着世界各地的人们一样，IoA 能够将不同环境中的各类智能体连接起来。
• 🤝 自主嵌套式团队组建：智能体可以自行组建团队及子团队，以适应复杂的任务需求。
• 🧩 异构智能体集成：将具备不同技能和背景的智能体汇聚在一起，如同组建一支全明星队伍。
• ⏳ 异步任务执行：智能体可以同时处理多项任务，从而提升整个系统的效率。
• 🗣️ 自适应对话流程：对话流程由系统自主管理，既保持结构化又灵活多变。
• 🔄 可扩展性和可拓展性：轻松添加新型智能体或应对不同类型的任务。

更多详细信息，请参阅我们的论文。

IoA 分层架构一览

IoA 的工作原理

🚀 快速入门

只需几个步骤，即可启动并运行 IoA：

1. 📋 前置条件

• 确保您的系统已安装 Docker。

2. 📥 克隆仓库

git clone git@github.com:OpenBMB/IoA.git
cd IoA

3. 🏗️ 构建 Docker 镜像

核心组件

您可以直接从 Docker Hub 拉取预构建的 Docker 镜像：

# 服务器
docker pull weize/ioa-server:latest

# 客户端
docker pull weize/ioa-client:latest

# 服务器前端
docker pull weize/ioa-server-frontend:latest

# 重命名镜像
docker tag weize/ioa-server:latest ioa-server:latest
docker tag weize/ioa-client:latest ioa-client:latest
docker tag weize/ioa-server-frontend:latest ioa-server-frontend:latest

# 服务器
docker build -f dockerfiles/server.Dockerfile -t ioa-server:latest .

# 客户端
docker build -f dockerfiles/client.Dockerfile -t ioa-client:latest .

# 服务器前端
docker build -f dockerfiles/server_frontend.Dockerfile -t ioa-server-frontend:latest .

智能体镜像（按需构建）

# ReAct 智能体
docker pull weize/react-agent:latest
docker tag weize/react-agent:latest react-agent:latest

# AutoGPT（我们修复了 AutoGPT 原始 Docker 镜像中的一些问题）
docker pull weize/autogpt:latest
docker tag weize/autogpt:latest autogpt:latest

# Open Interpreter
docker pull weize/open-interpreter:latest
docker tag weize/open-interpreter:latest open-interpreter:latest

# ReAct 智能体
docker build -f dockerfiles/tool_agents/react.Dockerfile -t react-agent:latest .

# AutoGPT（我们修复了 AutoGPT 原始 Docker 镜像中的一些问题）
docker build -f dockerfiles/tool_agents/autogpt.Dockerfile -t autogpt:latest .

# Open Interpreter
docker build -f dockerfiles/tool_agents/open_interpreter.Dockerfile -t open-interpreter:latest .

4. 🌐 启动 Milvus 服务

docker network create agent_network
docker-compose -f dockerfiles/compose/milvus.yaml up

5. 🎬 启动 IoA

cd dockerfiles/compose/
cp .env_template .env

在 .env 文件中，填写您的 OpenAI API 密钥及其他可选环境变量。然后，如果您想快速体验 AutoGPT 和 Open Interpreter 的演示：

cd ../../
docker-compose -f dockerfiles/compose/open_instruction.yaml up

这样，您就搭建起了一个由 AutoGPT 和 Open Interpreter 组成的小规模智能体互联网！

6. 🧪 进行测试

您可以使用以下脚本，在我们的 Open Instruction 数据集上测试 IoA：

python scripts/open_instruction/test_open_instruction.py

或者直接发送一个 POST 请求，例如：

import requests

goal = "我想知道微软公司2014年至2020年的年收入情况。请生成一张展示年收入趋势的图表，并为我提供一份分析报告。"

response = requests.post(
    "http://127.0.0.1:5050/launch_goal",
    json={
        "goal": goal,
        "max_turns": 20,
        "team_member_names": ["AutoGPT", "Open Interpreter"],   # 当此处留空时，智能体会自主决定是否组建团队
    },
)

print(response)

🌟 加入 IoA 的冒险之旅吧！

我们刚刚起步，非常期待您的参与，帮助我们把 IoA 打造得更加出色！您是否有任何关于如何巧妙运用 IoA 的创意，比如将 PC 端智能体与移动端智能体连接起来？我们非常乐意倾听！

• 👾 在 Discord 上与我们交流
• ✉️ 发送邮件至 ioa.thunlp@gmail.com

让我们携手共建人工智能协作的未来吧！🚀

IoA (Internet of Agents) 快速上手指南

IoA 是一个开源框架，旨在让不同的 AI 智能体（如 AutoGPT、Open Interpreter）像人类在互联网上协作一样，组建团队共同解决复杂任务。

1. 环境准备

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux / macOS / Windows (需安装 WSL2)
• 核心依赖：必须安装 Docker 和 Docker Compose。
• API Key：需要准备有效的 OpenAI API Key（或其他兼容的大模型 API Key）。

提示：本项目主要基于 Docker 运行，无需在本地手动配置复杂的 Python 环境。

2. 安装步骤

2.1 克隆项目

打开终端，执行以下命令获取源代码：

git clone git@github.com:OpenBMB/IoA.git
cd IoA

2.2 获取 Docker 镜像

推荐直接拉取预构建的镜像以节省时间。

核心组件镜像：

# Server
docker pull weize/ioa-server:latest
docker tag weize/ioa-server:latest ioa-server:latest

# Client
docker pull weize/ioa-client:latest
docker tag weize/ioa-client:latest ioa-client:latest

# Server Frontend
docker pull weize/ioa-server-frontend:latest
docker tag weize/ioa-server-frontend:latest ioa-server-frontend:latest

智能体镜像（按需拉取，此处以 AutoGPT 和 Open Interpreter 为例）：

# ReAct Agent
docker pull weize/react-agent:latest
docker tag weize/react-agent:latest react-agent:latest

# AutoGPT (已修复原版镜像的部分 Bug)
docker pull weize/autogpt:latest
docker tag weize/autogpt:latest autogpt:latest

# Open Interpreter
docker pull weize/open-interpreter:latest
docker tag weize/open-interpreter:latest open-interpreter:latest

注意：如果拉取速度较慢，请配置您的 Docker 国内镜像加速器。若需从源码构建，可参考原文 README 中的 docker build 命令。

2.3 启动基础服务

创建网络并启动 Milvus 向量数据库服务：

docker network create agent_network
docker-compose -f dockerfiles/compose/milvus.yaml up

2.4 配置并启动 IoA

进入配置目录并复制环境变量模板：

cd dockerfiles/compose/
cp .env_template .env

编辑 .env 文件，填入您的 OPENAI_API_KEY 及其他必要配置。

保存后，返回项目根目录并启动演示服务（包含 AutoGPT 和 Open Interpreter）：

cd ../../
docker-compose -f dockerfiles/compose/open_instruction.yaml up

3. 基本使用

服务启动后，您可以通过发送 HTTP 请求来下达任务。以下是一个简单的 Python 测试脚本示例：

import requests

# 定义任务目标
goal = "I want to know the annual revenue of Microsoft from 2014 to 2020. Please generate a figure in text format showing the trend of the annual revenue, and give me an analysis report."

# 发送请求
response = requests.post(
    "http://127.0.0.1:5050/launch_goal",
    json={
        "goal": goal,
        "max_turns": 20,
        "team_member_names": ["AutoGPT", "Open Interpreter"],   # 指定参与的智能体；若设为 "None"，系统将自动组队
    },
)

print(response)

您也可以在终端运行官方提供的测试脚本：

python scripts/open_instruction/test_open_instruction.py

现在，您已经成功搭建了一个小型的“智能体互联网”，可以观察不同 AI 智能体如何协作完成复杂指令了。