Agent K

自动代理型 AGI（人工通用智能）。AgentK 是一个由多个智能体（agents）组成的自演化 AGI 系统，这些智能体相互协作，并根据需要构建新的智能体，以完成用户指定的任务。

https://github.com/user-attachments/assets/ab36ebfd-7a9f-4f8b-a891-b8a1884a53a4

上述演示的执行轨迹（Trace）：https://smith.langchain.com/public/b0a0278c-f8b0-4912-966c-bd6c43954326/r

Agent K 是一个模块化、自演化的 AGI 系统，当你不断向它提出任务挑战时，它会逐步构建自己的“心智”。

“K”代表 kernel（内核），意指其核心非常精简。目标是让 AgentK 仅包含启动自身所需的最少智能体和工具集，之后便能自主扩展其心智。

AgentK 的心智由以下两部分组成：

1. 协作解决问题的智能体（agents）；
2. 这些智能体用于与外部世界交互的工具（tools）。

系统会将这两部分都保存为标准的 Python 文件（分别位于 agents 和 tools 目录中），因此你可以轻松追踪其进展，甚至自行参与贡献。

构成内核的智能体

• Hermes：协调者，负责与人类交互以理解目标、管理任务的创建与分配，并协调其他智能体的活动。
• AgentSmith：架构师，负责创建和维护其他智能体。AgentSmith 确保每个智能体配备必要的工具，并测试其功能。
• ToolMaker：工具开发者，负责创建和优化系统所需的工具，确保智能体拥有灵活且完备的能力来执行任务。
• WebResearcher：知识搜集者，负责进行深入的在线研究，为系统提供最新信息，使智能体能够做出明智决策并高效执行任务。

内部机制

AgentK 被鼓励为其自身编写测试。目前仍在持续改进对异常行为智能体和工具的检测与修复能力——这是正在进行的工作。

AgentK 基于优秀的 LangGraph 和 LangChain 框架构建。

如何运行

AgentK 在 Docker 容器中隔离运行，因此你需要在系统中安装最新版 Docker。

1. 将 .env.template 复制为 .env
2. 在 .env 中设置环境变量
3. 运行 ./agentk

AgentK 快速上手指南

环境准备

• 操作系统：Linux / macOS / Windows（需支持 Docker Desktop）
• 前置依赖：
  • Docker（建议使用最新稳定版）
  • 若在国内，建议配置 Docker 镜像加速器 以提升拉取速度

注意：AgentK 基于 LangGraph 和 LangChain 构建，所有依赖已封装在 Docker 镜像中，无需手动安装 Python 环境。

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/NicerInPerson/AgentK.git
   cd AgentK
   

2. 复制环境变量模板并配置：

   cp .env.template .env
   

   编辑 .env 文件，填入必要的 API 密钥（如 OpenAI、Serper 等）。

3. 启动 AgentK：

   ./agentk
   

首次运行会自动拉取 Docker 镜像，请确保网络畅通。国内用户若拉取缓慢，可尝试替换为国内镜像源（如有提供）或使用代理。

基本使用

启动成功后，AgentK 会进入交互模式。输入你的任务目标即可，例如：

帮我写一个 Python 脚本，用于批量重命名当前目录下的图片文件。

AgentK 将自动：

• 分析任务
• 调用内部智能体（如 Hermes、AgentSmith 等）
• 必要时创建新工具或智能体
• 输出执行结果

所有生成的智能体和工具将保存在 agents/ 和 tools/ 目录下，便于查看与复用。