OxyGent 实现智能体的构建、部署与进化

OxyGent 多智能体协作框架

  • 开源地址:https://github.com/jd-opensource/OxyGent

  • 官网地址:https://oxygent.jd.com

  • Pypi地址:https://pypi.org/project/oxygent

20行代码快速启动

以下代码已上传至Github仓库demo分支:https://github.com/jd-opensource/OxyGent/tree/demo/oxygent_demo

安装环境

  1. python环境(3.10及以上版本)
    conda create -n oxy_env python==3.10
    conda activate oxy_env

  2. oxygent环境
    pip install oxygent

  3. Node.js环境(如果使用MCP工具)
    https://nodejs.org/zh-cn 下载安装即可

Hello World

新建 .env 文件设置环境变量:
DEFAULT_LLM_API_KEY    = "<大模型的key>"
DEFAULT_LLM_BASE_URL   = "<大模型的url>"
DEFAULT_LLM_MODEL_NAME = "<大模型的name>"

启动

RAG

MoA

让智能体自主调用工具

SSE MCP 工具

FunctionHub 工具

用任意工具注册方式(FunctionHub、LocalMCP、SSEMCP),启动后都是以下效果

外部 MCP 工具

自动召回topK个工具

进入节点可视化页面

积木式搭建多智能体

多智能体

多层级智能体

结合Workflow

Reflexion机制

Why?

智能体快速部署

数据持久化

框架具备完善的数据存储机制,可用于后续的SFT训练或RL训练。

限制任意节点的并发数量

多环境配置部署

分布式

更多高阶用法

  • 多模态

  • 按权重过滤执行过程的Memory

  • 检索更多工具

  • 自定义大模型输出解析器

  • 自定义SSE接口

  • 结果后处理或格式化

  • 智能体同时调用多个工具

  • 从中间节点重启任务

  • Plan-and-Solve范式

  • ……

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