AWorld

一站式搜索、复现并改进智能体想法，加速研发迭代

AWorld 是一个面向智能体（Agent）的研究与开发平台，旨在帮助开发者轻松地搜索、理解、复现和改进一个想法。它提供了一套完整的工具链，涵盖智能体框架、运行时环境、强化学习训练、世界模型以及基准测试（如 GAIA、BrowseComp、XBench）等模块。通过集成 MCP（模型上下文协议），AWorld 能够连接多种外部工具和数据源，让智能体在真实或模拟环境中执行复杂任务。其核心能力包括：快速检索相关论文或项目、自动解析并复现实验、基于反馈进行迭代优化。项目采用 Python 编写，模块化设计，适合研究人员和工程师快速上手，加速智能体从概念到落地的过程。

开源 unknown 智能体

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1236

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类智能体

开发团队inclusionAI

所属国家

官网地址https://www.aworldagents.com

GitHubhttps://github.com/inclusionAI/AWorld

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent-framework,agent-learning,agent-runtime,browsecomp,environment,gaia,mcp,rl-training,world-model,xbench

GitHub 星标★ 1236

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-03-14 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

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2

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 6 步

环境要求

Python 3.11（README 用 conda 创建 python=3.11 环境）
已安装 git，可克隆 GitHub 仓库
已安装 conda（用于创建隔离环境）
可用的模型与 API 配置（用于 .env 或交互式配置）

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 AWorld 源码克隆到本地并进入仓库根目录，后续安装都在此目录进行。
```
git clone https://github.com/inclusionAI/AWorld && cd AWorld
```
2创建并激活环境

用 conda 新建名为 aworld_env 的 Python 3.11 环境并激活，避免依赖冲突。
```
conda create -n aworld_env python=3.11 -y && conda activate aworld_env
```
3安装主包

在仓库根目录以可编辑模式安装 AWorld 本体，注意命令末尾的点号不能省略。
```
pip install -e .
```
4安装 AWorld-CLI

进入 aworld-cli 子目录再次以可编辑模式安装，装完后即可使用 aworld-cli 命令。
```
cd aworld-cli && pip install -e .
```
5配置模型与密钥

先进入你的工作目录，再执行交互式配置，按提示填写模型与 API 设置。
```
cd your working directory
aworld-cli --config
```
6启动 AWorld

配置完成后，在终端直接输入该命令即可开始使用，之后可在任意工作目录启动。
```
aworld-cli
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.env`	是	在工作目录创建 .env，写入模型与 API 设置；具体变量名见官方 Configuration 文档	`详见 docs/AWorld CLI/Configuration.md`

如何确认成功

交互式配置完成后，在终端输入 aworld-cli 能正常启动并进入使用流程，即表示安装配置成功。

常见问题

Q：需要什么 Python 版本？

A：README 使用 conda 创建 python=3.11 的环境，建议严格按照 3.11 安装，不要用其他版本以免依赖不兼容。

Q：如何配置模型和 API？

A：在终端执行 aworld-cli --config 按提示配置；也可以在工作目录创建 .env 文件填写模型与 API 设置，核心变量见官方 Configuration 文档。

Q：安装完成后怎么启动？

A：配置完成后，在终端直接输入 aworld-cli 即可启动，之后可在任意工作目录运行。

Q：可以不用交互式配置吗？

A：可以。在工作目录创建 .env 文件写入模型与 API 设置即可，无需再执行 aworld-cli --config。

注意事项

两条 pip install -e . 分别对应仓库根目录和 aworld-cli 子目录，顺序不要弄反
建议始终使用 conda 创建的 aworld_env 环境，避免污染系统 Python
.env 文件需要放在你的工作目录下，而不是仓库目录
README 未列出具体环境变量名，配置前请查阅官方 Configuration 文档

核心亮点

集成多个主流基准测试（GAIA、BrowseComp、XBench），便于评估智能体性能
提供完整智能体生命周期支持：从环境搭建到RL训练，覆盖研发全流程
基于MCP协议，可灵活接入外部工具，扩展性强

不足之处

项目处于成长阶段，文档和社区支持可能尚不完善
模块较多，上手门槛较高，需要一定学习成本

适用场景

智能体研究：快速复现论文实验并对比改进
企业级智能体开发：搭建可扩展的Agent运行环境
教育/培训：学习智能体框架和强化学习训练

替代项目

AutoGPT、LangChain、MetaGPT

项目介绍

AWorld 是智能体领域的开源项目，由 inclusionAI 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,236）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：智能体研究：快速复现论文实验并对比改进。同类可对比的替代方案包括 AutoGPT、LangChain、MetaGPT。

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