agents-universe

让 AI 智能体共享项目记忆,像同事一样协同干活

开源 🏷️定价信息待确认 ⚠️ 链接可跳转,访问体验不确定 智能体 🍴 复刻 6 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 910
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

agents-universe 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队agents-universe
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⚠️ 链接可跳转,访问体验不确定
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,agent-framework,agent-orchestration,agent-skill,agentic-ai,ai-agents,ai-governance,ai-tools,deepseek-harness,harness,harness-engineering,harness-framework,python,python3,vue3,vuejs,web-application,webapp,workbuddy,workbuddy-alternative
GitHub 星标★ 910
上线时间2026-09-10 00:00:00
代码更新2026-11-13
仓库体积7.2 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态活跃
收录时间2026-09-30
浏览次数3

项目介绍

agents-universe 是一个面向团队协作的智能体框架,定位不是问答机器人,而是能真正执行任务的数字分身。它解决的核心问题是:传统 AI 助手各自为战、缺乏项目级上下文、无法沉淀经验。该项目通过共享智能体与共享项目上下文,让项目所有成员在同一套记忆和知识基础上协同工作。智能体会像人一样,从资料阅读和实际工作中抽象、总结经验,并写回项目上下文,形成可复用的组织记忆。技术上基于 Python,围绕 agent 编排、agent 技能、AI 治理与工具调用构建,支持 DeepSeek 等模型接入,适合需要多智能体分工、长期记忆沉淀和团队级协作的工程场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-30 · 当前星标 ★ 910

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 40 分钟 部署方式:Docker 部署 4 步

环境要求

  • Docker
  • Python 3.11+
  • Node.js 20+

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    企业级 Agent 平台,含权限、审计、知识库。

    git clone https://github.com/agents-universe/agents-universe.git
    cd agents-universe
  2. 2起基础依赖

    先只起数据库与缓存,减少变量。

    docker compose up -d sqlserver redis
  3. 3装后端

    Python 侧两个包都要装。

    python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
    pip install -e ../agent-core -e .
  4. 4起前后端

    后端 8000,前端 5173 代理过去。

    PYTHONPATH=src python -m uvicorn api.main:app --port 8000 --reload

如何确认成功

前端能登录,创建 Agent 并跑通一次带工具调用的任务。

注意事项

  • 它的卖点是「以个人身份与权限执行 + 可审计轨迹」。
  • 全量 compose 起来资源占用不小,开发期只起必要服务。
  • 知识库索引是独立命令,别忘了跑。
  • 容器入口会自动做 DB 迁移,改表结构要留意。

核心亮点

  • 提出共享项目上下文机制,智能体经验可沉淀复用,而非单次会话即忘
  • 强调多成员协同,智能体与人类成员在同一项目空间内分工协作
  • 围绕 agent 编排、技能、治理与工具调用设计,具备工程化落地思路

不足之处

  • 项目处于早期,359 星标,生态和文档成熟度待观察
  • 共享上下文的经验抽象效果与多智能体协同稳定性需实际验证

适用场景

  • 研发团队让多个智能体分担编码、测试、文档任务并共享项目知识
  • 长期项目需要 AI 助手记住历史决策与经验,避免重复沟通
  • 企业内多角色协作,要求 AI 智能体遵循统一治理与权限规则

替代项目

MetaGPT、CrewAI

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