一个基于大语言模型（LLM）的自组织多智能体协作框架

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一个基于大语言模型（LLM）的自组织多智能体协作框架系统

提供最小“能力原语 + 运行时”，组织规则由智能体自组织生成；同时系统在关键原语处做必要的硬约束，避免组织结构失控。

一个基于大语言模型（LLM）的自组织多智能体协作框架

一个基于大语言模型（LLM）的自组织多智能体协作框架

一个基于大语言模型（LLM）的自组织多智能体协作框架。系统仅提供最小化的能力原语与运行时，组织结构由智能体在运行时自主建立与演化。

核心设计理念：

• 最小化系统：系统只提供能力，不提供组织社会规则
• 自组织：组织结构、岗位职责、协作规则由智能体自主决定
• 上下文最小化：通过任务拆解，让每个智能体只控制必要的最小上下文
• 异步协作：智能体之间通过异步消息通信，支持并行处理与并发控制
  

特性

• 组织构建原语：创建岗位、创建智能体实例、维护父子链结构
• 多模型支持：支持配置多个 LLM 服务（OpenAI, Anthropic, Local LLMs 等），并根据岗位需求自动选择最合适的模型
• 模块化系统：支持动态加载外部模块，扩展工具集、Web 组件和 HTTP 路由
• 结构化任务委托：基于 Task Brief 的标准化任务分发与上下文注入
• 智能联系人管理：自动维护协作关系网络，支持跨任务协作
• 异步消息通道：发送、投递、接收与基础排队，支持并发控制
• 工件存储与引用：跨岗位交付以工件引用为主，避免长上下文传递
• 提示词模板系统：系统预置提示词与拼接模板加载
• 丰富的工具集：文件操作、命令执行、HTTP 请求、JavaScript 沙箱运行、上下文压缩、SSH远程连接等
• 上下文管理：自动监控上下文使用率，支持压缩、摘要与硬性限制保护
• HTTP API & Web UI：内置 HTTP 服务器与可视化 Web 界面
• 完整日志系统：分模块日志记录，支持多级别配置与生命周期追踪
  

快速开始环境要求

• Bun >= 1.0（推荐）或 Node.js >= 18
• 兼容 OpenAI API 的 LLM 服务（本地或远程）
  

模块组织

系统采用模块化架构，按功能域清晰组织：

• 核心模块 (core/): 系统基础（AgentSociety、Runtime、MessageBus、OrgPrimitives）
• 服务模块 (services/): 独立功能服务（工件、LLM、会话、工作空间、HTTP、联系人）
• Runtime子模块 (runtime/): Runtime职责拆分（状态、事件、生命周期、消息、工具、LLM）
• 工具模块 (utils/): 辅助功能（消息、内容、配置、日志）
• 扩展模块 (extensions/): 可插拔扩展（模块加载器、工具组管理器）
  

核心概念[td]

概念	说明
组织 (Organization)	岗位与智能体实例构成的层级结构
岗位 (Role)	岗位职责、能力边界、输入输出标准的模板定义，可绑定特定 LLM 服务
智能体实例 (Agent)	某岗位在某任务场景中的一次运行实体
任务委托书 (Task Brief)	标准化的任务描述对象，包含目标、约束、输入输出和协作关系
工件 (Artifact)	任务中产生的可持久化产物
异步消息	智能体之间的协作载体
模块 (Module)	可插拔的功能扩展单元，提供工具、UI 和 API

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