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如何实现多智能体协作完成复杂任务的自动化处理？

2025-08-30

1.5 K

解决方案概述

要实现多智能体协作的自动化任务处理，OWL框架提供了完整的开源解决方案。其核心优势在于动态的智能体交互机制，能够在GAIA基准测试中达到58.18的平均分。

环境搭建
1. 使用Conda创建Python 3.11环境：conda create -n owl python=3.11
2. 从GitHub克隆仓库：git clone https://github.com/camel-ai/owl.git
3. 安装依赖项：pip install -r requirements.txt
智能体配置
1. 配置API密钥（如OpenAI），编辑.env文件
2. 使用construct_society()方法定义任务工作流
3. 通过run_society()执行协作任务
典型应用场景
– 金融分析：自动查询股票数据并生成报告
– 内容处理：文档解析+多模态分析
– 科研辅助：论文要点自动总结

对于复杂任务，建议使用OpenAI模型保证性能，并通过Playwright实现浏览器自动化增强信息获取能力。