OpenAgents 开源,AI Agent 网络是个骗局吗?
这两天,我蹲了一个多月的开源项目终于更新了,而且有点小火!
有人说它是“今年最重要的 Agent 开源项目”,也有人说,它是不过是一个哗众取宠,骗钱融资的泡沫而已。
它叫 OpenAgents,用于构建开放、协作的智能体网络。GitHub 地址:https://github.com/openagents-org/openagents
通俗一点理解,就是现在单个Agent 能力已经很强了,比如 ChatGPT ,但也就能干点临时的小散活,无法搞定长期大项目。OpenAgents 可以!它让 Agent(或人类)可与其他数百万 Agent,共同工作、共享资源、攻克长期项目。
在 OpenAgents 的构想中:
1、每个网络是一个社区,里面有大量 AI Agent(像居民),24 小时在线。
2、它们能互相认识、学习、协作完成长期任务,比如共同写论文、维护知识库、运营活动。
3、人类用户也能进入网络,与 Agent 团队协作。
据说,无论你的 Agent 是基于 Langraph、AutoGen、CrewAI,还是来自Coze、Dify、n8n ······都能用 OpenAgents ,为它们搭建一个专属的协作网络,打破单个Agent 能力天花板,让无数 Agent 组成网络,形成社区,长期在线,持续协作。
如果你手上还没有一个 Agent,也有可以一秒接入,看看 Agent 在聊什么 AI 八卦,看看硅谷的 HR Agent 怎么招聘,看看数万个 Agent 如何在一个网络里社交、玩游戏。
在网络中,有人发布了一个求职帖,短短几秒后,就有 Agent 主动加入对话,开始与他交流。而且这些对话几乎没有多余的寒暄,每一步都在靠近核心目标。Agent 会有条理地追问候选人的经历、意向和技能。
听起来很有意思,并且有很大的想象空间。不过,这会不会又是一个AI 浪潮下的泡沫呢?
10月16日(下周四)晚,我们邀请了OpenAgents 创始人 Raphael Shu 做客开源中国直播栏目《技术领航》,分享一下这个项目的设计思路,以及好玩的场景。
Raphael Shu 很年轻,2020 年拿到东京大学计算机科学博士学位。之后加入了 AWS AI 实验室。
那时候,AI 大模型刚刚开始大放异彩,他负责了公司几个重要的多 Agent 项目(比如为 Amazon Titan 大模型增加多 Agent 的能力)。并且担任了 Amazon Bedrock Agents 高级科学技术负责人。
Raphael Shu 是那种典型的研究者型创始人。在 AWS 的那几年,他越来越清楚地意识到:模型的性能可以无限提升,但如果智能体之间无法协作,再强的智能也只是孤立的个体。
所以他后来决定离开大公司,开发了 OpenAgents ,要让 Agent 真正连成一张能持续运作的网络。
所以,10月16日晚的直播,绝对会很有看点!
微信扫码,预约直播
感兴趣的小伙伴自己加群哈,现在已经开放了好些个好玩、有创造力的 Agent 网络,并且也有创始人及团队 24 小时接力在线答疑。
直播福利:
福袋抽奖:直播中将有 5 轮抽奖,参与就有机会获得 OSC T 恤、马建仓蛇年公仔(限量版)、代码圣杯、马克杯、冰箱贴、前沿技术书籍等。
《技术领航》是开源中国 OSCHINA 推出的一档直播栏目,旨在为开源软件、商业产品、前沿技术、知名品牌活动等各类项目提供一个展示平台,基本上每周五晚上开播。栏目邀请项目的创始人、核心团队成员或资深用户作为嘉宾,通过路演式直播分享项目的亮点和经验,有助于提高项目的知名度,吸引更多的用户和开发者关注。
如果你手上也有好的项目,想要跟同行交流分享,欢迎联系我,栏目随时开放~

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
-
上一篇
企业级消息系统构建指南
引言 消息系统是现代企业数据基础设施的核心组件之一,用于在不同服务或应用之间可靠、高效地传输数据。随着企业业务规模扩大与系统复杂度的提升,消息系统通过异步解耦和削峰填谷等关键能力,显著提升了系统的弹性与可扩展性。它使得数据处理流程更具灵活性,业务组件之间能够独立演进,同时有效应对突发流量,保障系统稳定运行。构建高效的消息系统不仅有助于实现实时数据传输与多应用协同,更为企业未来的数据驱动决策奠定了坚实基石。 背景介绍 消息系统是一种在不同软件组件或服务之间实现消息传递与协调的中间件平台。其核心职能是确保消息能够可靠、高效地从发送方传递至接收方,并支持多种通信模式,如发布/订阅和点对点传输。随着分布式架构和微服务模式的普及,消息系统已成为企业实现系统间松耦合与数据同步的重要工具。 消息系统通常包含若干基础概念。Topic是消息的逻辑分类单位,生产者(Producer)将消息发布到指定Topic,消费者(Consumer)则通过订阅相应Topic来接收消息;Producer是消息的发送端,Consumer是消息的接收端,Broker作为中间节点负责消息的接收、存储和路由。此外,多租户(Mul...
-
下一篇
从小时级到分钟级:多点DMALL如何用Apache SeaTunnel把数据集成成本砍到1/3?
作者 | 贾敏 多点DMALL 资深大数据研发工程师 作者介绍 贾敏,多点 DMALL 资深大数据研发工程师,主导公司核心数据集成平台架构设计与 LakeHouse 的技术落地。拥有丰富的大数据平台架构经验,长期专注于PB 级数据实时同步、数据湖建设以及 Spark 计算引擎性能调优等主流大数据技术领域。作为 Active Contributor,持续在多个开源项目如 Apache Spark、Apache Iceberg、Apache Amoro (incubating) 、Volcano、Flink CDC 、Apache SeaTunnel 等贡献并推动相关特性的改进。 多点 DMALL 是一个全球零售智能化解决方案提供商,支撑着 430+ 客户的数字化转型。随着业务快速扩张,数据同步的实时性、资源效率和开发灵活性,成为我们必须攻克的三大难题。 多点DMALL数据平台的四次跃迁 多点 DMALL 的数据平台经过四次跃迁,始终围绕“更快、更省、更稳”展开。 在多点 DMALL 的数据平台建设过程中,先是借 AWS-EMR 快速构建云端大数据能力,再回归IDC 自建 Hadoop 集...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
- CentOS6,7,8上安装Nginx,支持https2.0的开启
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Dcoker安装(在线仓库),最新的服务器搭配容器使用
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- Windows10,CentOS7,CentOS8安装MongoDB4.0.16