Multi-Agent-Custom-Automation-Engine-Solution-Accelerator
输入任务，多智能体自动分工协作并交付结果
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-13 · 当前星标 ★ 894
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。
环境要求
- Azure 订阅
- Docker
- Python 3.10+
安装与启动步骤
-
1看架构
这是 Azure 的多智能体自动化解决方案加速器，按业务任务分工协作。
-
2准备资源
需要 Azure 订阅，按部署脚本创建 OpenAI、搜索与容器资源。
-
3本地跑通
先在本地用 mock 数据跑通编排，再上云。
-
4定制 Agent
按你的业务流程改各组的分工与工具，别直接套默认流程。
如何确认成功
本地能完成一次多 Agent 协作任务并给出结果。
注意事项
- 加速器是起点不是成品，上生产前要补权限与审计。
核心亮点
- 提供端到端可运行参考架构，含编排、持久化与 azd 一键部署，省去从零搭建
- 基于微软官方 Agent Framework 与 Azure AI Foundry，与 Azure 生态无缝集成
- 智能体角色、工具和流程可自定义替换，适合作为企业多智能体项目的起点
不足之处
- 强绑定 Azure 服务，非 Azure 环境迁移成本高
- 定位为参考加速器，生产级权限、监控与成本控制仍需自行补齐
适用场景
- 企业内部流程自动化，如自动处理工单并分派多个智能体协作
- 研究与信息汇总，多智能体分工检索、分析并生成报告
- 客服与运营助手，按用户输入调度不同角色智能体完成多步任务
替代项目
AutoGen、CrewAI、LangGraph
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