langsuite 是智能体领域的开源项目，由 bigai-nlco 开发，2023 年首次发布。
它收录于智能体分类，该分类目前共有 2,517 个项目，GitHub 星标数为 87。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-11。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：学术研究中对比不同LLM在具身任务上的表现。同类可对比的替代方案包括 AgentBench、ALFWorld、BabyAI。
langsuite
用统一框架评测和开发具身智能体，省时省力
LangSuitE 是一个面向具身智能体的开源评测与开发框架，旨在标准化和简化基于大语言模型（LLM）的自主智能体在真实或模拟环境中的行为评估。它解决了当前智能体研究中评测标准不一、环境适配困难、结果难以复现的问题，提供统一的接口来连接多种具身环境（如机器人模拟器、游戏环境等），并内置了任务生成、性能指标计算、日志记录等核心能力。通过该框架，研究者可以方便地定义任务、配置智能体策略、运行大规模评测并对比不同模型或提示词的效果。项目基于 Python，技术栈涉及 ACL 2024 相关研究，适合用于学术实验和工业级智能体性能验证。
开源
free
智能体
GitHub 星标
★ 87
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类智能体
开发团队bigai-nlco
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型acl2024,autonomous-agents,embodied-agent,large-language-models,llm-as-agent
GitHub 星标★ 87
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-01 00:00:00
最近更新2026-09-11 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- 提供标准化的智能体评测接口，减少重复搭建环境的工作
- 支持多种具身环境接入，易于扩展新场景
- 内置任务生成和指标计算，便于快速对比不同LLM策略
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 目前仅支持Python，可能限制部分非Python技术栈用户
适用场景
- 学术研究中对比不同LLM在具身任务上的表现
- 开发具身智能体时快速验证策略效果
- 构建标准化智能体评测基准
替代项目
AgentBench、ALFWorld、BabyAI
项目介绍
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