OWL - 优化劳动力学习的通用智能体

最新推荐文章于 2025-11-16 05:49:38 发布

原创

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文章标签：

#学习 #人工智能 #AI编程

GitHub：https://github.com/camel-ai/owl

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🦉 OWL 是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界，构建在 CAMEL-AI Framework。愿景是彻底变革 AI 智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互，OWL 实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。🏆 OWL 在 GAIA 基准测试中取得 58.18 平均分，在开源框架中排名 🏅️ #1！ 🏆

主要功能

在线搜索：支持多种搜索引擎（包括维基百科、Google、DuckDuckGo、百度、博查等），实现实时信息检索与知识获取
多模态处理：支持互联网或本地视频、图片、语音处理
浏览器操作：借助Playwright框架开发浏览器模拟交互，支持页面滚动、点击、输入、下载、历史回退等功能
文件解析：word、excel、PDF、PowerPoint信息提取，内容转文本/Markdown
代码执行：编写python代码，并使用解释器运行
丰富工具包：提供丰富的工具包，包括ArxivToolkit（学术论文检索）、AudioAnalysisToolkit（音频分析）、CodeExecutionToolkit（代码执行）、DalleToolkit（图像生成）、DataCommonsToolkit（数据共享）、ExcelToolkit（Excel处理）、GitHubToolkit（GitHub交互）、GoogleMapsToolkit（地图服务）、GoogleScholarToolkit（学术搜索）、ImageAnalysisToolkit（图像分析）、MathToolkit（数学计算）、NetworkXToolkit（图形分析）、NotionToolkit（Notion交互）、OpenAPIToolkit（API操作）、RedditToolkit（Reddit交互）、SearchToolkit（搜索服务）、SemanticScholarToolkit（语义学术搜索）、SymPyToolkit（符号计算）、VideoAnalysisToolkit（视频分析）、WeatherToolkit（天气查询）、BrowserToolkit（网页交互）等多种专业工具，满足各类特定任务需求。

🛠️ 安装

选项1：使用 uv（推荐）

# 克隆 GitHub 仓库
git clone https://github.com/camel-ai/owl.git

# 进入项目目录
cd owl

# 如果你还没有安装 uv，请先安装
pip install uv

# 创建虚拟环境并安装依赖
# 我们支持使用 Python 3.10、3.11、3.12
uv venv .venv --python=3.10

# 激活虚拟环境
# 对于 macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 对于 Windows
.venv\Scripts\activate

# 安装 CAMEL 及其所有依赖
uv pip install -e .

# 完成后退出虚拟环境
deactivate

选项2：使用 venv 和 pip

# 克隆 GitHub 仓库
git clone https://github.com/camel-ai/owl.git

# 进入项目目录
cd owl

# 创建虚拟环境
# 对于 Python 3.10（也适用于 3.11、3.12）
python3.10 -m venv .venv

# 激活虚拟环境
# 对于 macOS/Linux
source .venv/bin/activa