UFO

把多个AI代理织成团队，自动搞定复杂任务

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 1082 🐛 待处理 96 👀 关注 501

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GitHub 星标 ★ 10180

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队microsoft

官网地址https://microsoft.github.io/UFO

GitHubhttps://github.com/microsoft/UFO

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型agent,automation,copilot,gui,llm,windows

GitHub 星标★ 10180

上线时间2024-01-08 00:00:00

代码更新2026-10-30

仓库体积101.0 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

UFO³是一个面向多智能体协作的数字代理框架，旨在解决复杂任务中单一模型能力受限的问题。它通过将多个专业化的AI代理编织成一个协作网络，模拟人类团队的工作方式，从而高效完成跨领域任务。核心能力包括：动态任务分解与分配、代理间通信协议、以及基于大语言模型的决策与执行机制。项目采用Python实现，提供了灵活的插件接口，支持自定义代理角色与工具集成。其设计强调可扩展性和易用性，开发者可以快速构建针对特定场景的多代理系统。目前项目处于成长阶段，社区活跃，适合用于研究、原型验证及生产级应用开发。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 10180

技术标签

agent automation copilot gui llm

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：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

已安装 Python 环境（可执行 pip 命令）
Windows 系统环境（UFO² 面向 Windows 桌面自动化）
可用的 OpenAI 或 Azure OpenAI API Key 与模型服务
能访问项目源码仓库及官方文档站点

安装与启动步骤

1获取项目源码

从项目 GitHub 仓库获取 UFO 源码并放到本地目录，后续所有命令都在该目录下执行。
2安装依赖

在项目根目录执行依赖安装，README 中 Galaxy 与 UFO² 两条路径均使用同一条命令。
```
pip install -r requirements.txt
```
3配置 LLM

编辑配置文件填入模型服务信息：UFO² 改 config/ufo/agents.yaml，Galaxy 改 config/galaxy/agent.yaml。
4运行 UFO²

以任务名参数启动 UFO² 桌面代理，把 my_task 换成你自己的任务标识名，随后按提示描述任务。
```
python -m ufo --task my_task
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`API_TYPE`	是	模型服务类型，OpenAI 填 openai，Azure 填 aoai	`openai`
`API_BASE`	是	模型接口地址，OpenAI 用官方 URL，Azure 用资源地址	`https://api.openai.com/v1/chat/completions`
`API_KEY`	是	模型服务密钥，替换成你自己的真实 Key	`sk-your-key-here`
`API_MODEL`	是	调用的模型名称	`gpt-4o`
`API_DEPLOYMENT_ID`	否	Azure OpenAI 专用，填部署 ID，用 OpenAI 时不需要	`your-deployment-id`
`VISUAL_MODE`	否	UFO² 配置文件中的视觉模式开关	`True`