collaborative-gym

搭建并评估能与人类协作的 AI 智能体，快速验证协作效果。

collaborative-gym 是一个用于构建和评估协作智能体的框架与工具包，其核心目标是让 AI 智能体能够与人类高效协同工作。它解决了当前多智能体系统缺乏标准化评估流程、难以模拟真实人机协作场景的问题。项目提供了一套完整的构建、测试和评估工具，支持定义协作任务、配置智能体行为、接入人类反馈，并自动生成评估报告。其核心能力包括：模块化的智能体接口、可扩展的任务场景库、以及基于人类参与或模拟的评估机制。通过该框架，开发者可以快速搭建人机协作原型，量化智能体在协作中的表现，从而迭代优化模型。项目处于早期阶段，但设计思路清晰，适合研究者和工程师探索人机协作智能体的开发与评测。

开源 free 开源模型

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GitHub 星标 ★ 156

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队SALT-NLP

所属国家

官网地址https://cogym.saltlab.stanford.edu

GitHubhttps://github.com/SALT-NLP/collaborative-gym

定价模式free

价格说明开源框架，MIT许可证，完全免费，无付费版本。

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,human-agent-collaboration,human-agent-interaction,large-language-models,llm-agent

GitHub 星标★ 156

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-12-18 00:00:00

最近更新2026-09-24 00:00:00

维护状态维护中

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

核心亮点

提供标准化的协作智能体评估流程，避免自建评测体系
模块化设计，支持灵活接入不同智能体后端和任务场景
内置人类参与评估模式，能真实反映人机协作质量

不足之处

项目处于早期，文档和示例较少，上手门槛较高
社区规模小，生态和第三方扩展尚不成熟

适用场景

研究人机协作中 AI 智能体的行为评估与优化
开发需要人类实时反馈的协作型 AI 助手原型
对比不同智能体在协作任务中的表现，辅助选型

替代项目

AI Habitat、MetaGPT、CrewAI

项目介绍

collaborative-gym 是开发框架领域的开源项目，由 SALT-NLP 开发，2024 年首次发布。

它收录于开发框架分类，该分类目前共有 803 个项目，GitHub 星标数为 156。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-24。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：研究人机协作中AI智能体的行为评估与优化。同类可对比的替代方案包括 AI Habitat、MetaGPT、CrewAI。

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