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AutoAgent 零基础上手指南用自然语言三步搭建你的 LLM 智能体【免费下载链接】AutoAgentAutoAgent: Fully-Automated and Zero-Code LLM Agent Framework项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent想做一个能自动上网查资料、写代码的 AI 智能体却被满屏的 Prompt 模板和框架配置劝退AutoAgent 就是一个全自动化、零代码的 LLM 智能体框架Agent即能自主执行任务的 AI 程序你只需用自然语言说清需求它就能帮你把工具、智能体和工作流多个智能体协作完成流程的编排建好开箱即可跑研究任务。AutoAgent 到底帮你省掉了什么大部分智能体框架要求你先会写代码定义 Agent 类、手写工具函数、自己维护向量库新手基本被劝退。AutoAgent 把这条路反过来——你开口它动手。对话即搭建。选一个编辑器模式后你像聊天一样描述我要一个什么智能体系统会自动做需求分析profiling、产出配置文件甚至把智能体缺的工具也一并写出来全程不用碰一行代码。研究任务开箱即用。内置的多智能体系统user mode相当于一台Deep Research 平替文献检索、网页浏览、文件处理、汇总成报告一条龙在 GAIA 基准测试衡量智能体综合执行能力的评测集上表现与主流深度研究智能体相当而且不限定模型DeepSeek、Gemini、Grok 都能接。模型随便换。它通过 Litellm一个统一各家 LLM 接口命名规范的库接入 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini、Groq、OpenRouter 等主流提供商改一个环境变量就能切换。智能体会自我开发。创建新工具、新智能体时框架会把仓库镜像拉进沙箱环境让 AutoAgent 更新 AutoAgent 自己这也是 agent editor / workflow editor 模式能造智能体的原理。4 步跑通从 clone 到看见第一个结果整个上手路径只有四步每步都有可验证的产出。克隆仓库并安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent cd AutoAgent pip install -e .装完在终端输入auto --help能看到main、deep-research等子命令说明auto命令已生效要求 Python 3.10 以上。准备 API Key在项目根目录建一个.env文件只填你要用的模型提供商的 Key 即可OPENAI_API_KEY你的key DEEPSEEK_API_KEY你的key启动 CLICOMPLETION_MODELopenrouter/deepseek/deepseek-r1 auto mainCOMPLETION_MODEL的名字要按 Litellm 的命名规范写。启动时会看到 Initializing config... Creating environment... 的进度提示。看到起始页面终端出现 AutoAgent 的起始页提示你在user mode、agent editor、workflow editor、exit之间选择——出现这个选择菜单就代表环境就绪第一个结果到了。默认代码执行环境跑在 Docker 容器里首次会自动按你的机器架构拉取预构建镜像不用手动 pull。如果不想装 Docker启动时加--local_env参数即可改用本机环境。不同模型提供商怎么配一张表看明白提供商环境变量COMPLETION_MODEL 示例OpenAIOPENAI_API_KEYgpt-4oAnthropic默认ANTHROPIC_API_KEYclaude-3-5-sonnet-20241022DeepSeekDEEPSEEK_API_KEYdeepseek/deepseek-chatGeminiGEMINI_API_KEYgemini/gemini-2.0-flashGroqGROQ_API_KEYgroq/deepseek-r1-distill-llama-70bOpenRouter跑 DeepSeek-R1 推荐走它OPENROUTER_API_KEYopenrouter/deepseek/deepseek-r1按你想做什么找功能想让它直接帮你做研究—— 在起始页选 user mode。这是现成的多智能体研究系统直接输入研究问题系统自动检索、分析、出报告还支持上传本地文件参与问答输入Upload_files唤起文件选择。想零代码定制一个专属智能体—— 选 agent editor。用对话描述需求它会先自动分析、给你看智能体配置文件再补建所需工具最后生成可用智能体过程中还能顺便给它派一个测试任务。想把多个智能体串成流水线—— 选 workflow editor。流程和 agent editor 类似描述 → 自动分析 → 输出工作流配置 → 生成。注意这个模式暂时不支持创建工具工具请在 agent editor 里先造好。想让智能体免登录访问某些网站—— 把浏览器 Cookie 导入它的浏览器环境。用 Chrome 扩展 Export cookie JSON file for Puppeteer 导出登录态存成 JSON 放进autoagent/environment/cookie_json/目录具体步骤见 cookie_json 目录说明。想接第三方工具平台—— 比如想从 RapidAPI 订阅的接口生成工具先订阅好工具再运行python process_tool_docs.py按提示填入你自己的 API Key 即可。一个完整场景从我想要到它能干活以做一个能分析销售数据的智能体为例走一遍 agent editor 的完整链路。输入起始页选 agent editor用一句话描述需求比如我需要一个能读取 CSV 文件、做统计分析和画图的数据分析智能体。执行接下来全程被动等待就行。系统先自动做智能体分析把这个智能体要会什么、要哪些工具拆成配置文件打印给你看你可以确认或让它调整然后它为缺失的能力如 CSV 读写工具生成代码并注册进环境如果这时你输入一句测试任务比如分析 sales.csv 并给出销售趋势它还会当场跑一遍验证。输出终端给出创建成功提示一个新智能体已经落进框架里。你可以退出回到起始页在 user mode 里提它的名字直接使唤它——刚才的对话式搭建最后都变成了环境里真实可调用的资产。卡住了先看这 5 处模型报错 401/404 或一直连不上—— 多半是 Key 和模型不匹配COMPLETION_MODEL的命名必须与 Litellm 规范一致带openrouter/、groq/这类前缀且.env里要填的是对应提供商的 Key。对照上一节的表检查一遍。启动卡在拉镜像阶段—— Docker 首次运行要拉取与你机器架构匹配的预构建镜像慢网络下耐心等待镜像会按 amd64/ARM 自动选择无需手动 pull。提示端口被占用—— 多个容器实例共用默认端口时会冲突。给启动命令加--port指定空闲端口deep-research 默认 12346main 默认 12347或换--container_name区分实例。想造工具却被告知不支持—— workflow editor 模式目前不创建工具换到 agent editor 里描述工具需求造好后再回 workflow editor 编排流程。智能体访问目标网站频繁要求登录—— 说明浏览器环境缺登录态按前面免登录访问一节的 Cookie 导入方法补上即可官方也给了推荐导出 Cookie 的网站清单archive.org、nature.com、reddit.com 等。更细的调试开关如DEBUGtrue开启详细日志和目录结构可翻仓库内的 官方文档 和 autoagent 源码有想法或踩到别的坑欢迎去仓库提 Issue 或在项目文档里提到的 Slack、Discord、微信群里问。【免费下载链接】AutoAgentAutoAgent: Fully-Automated and Zero-Code LLM Agent Framework项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 AutoAgent 零基础上手指南：用自然语言三步搭建你的 LLM 智能体
AutoAgent 零基础上手指南用自然语言三步搭建你的 LLM 智能体【免费下载链接】AutoAgentAutoAgent: Fully-Automated and Zero-Code LLM Agent Framework项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent想做一个能自动上网查资料、写代码的 AI 智能体却被满屏的 Prompt 模板和框架配置劝退AutoAgent 就是一个全自动化、零代码的 LLM 智能体框架Agent即能自主执行任务的 AI 程序你只需用自然语言说清需求它就能帮你把工具、智能体和工作流多个智能体协作完成流程的编排建好开箱即可跑研究任务。AutoAgent 到底帮你省掉了什么大部分智能体框架要求你先会写代码定义 Agent 类、手写工具函数、自己维护向量库新手基本被劝退。AutoAgent 把这条路反过来——你开口它动手。对话即搭建。选一个编辑器模式后你像聊天一样描述我要一个什么智能体系统会自动做需求分析profiling、产出配置文件甚至把智能体缺的工具也一并写出来全程不用碰一行代码。研究任务开箱即用。内置的多智能体系统user mode相当于一台Deep Research 平替文献检索、网页浏览、文件处理、汇总成报告一条龙在 GAIA 基准测试衡量智能体综合执行能力的评测集上表现与主流深度研究智能体相当而且不限定模型DeepSeek、Gemini、Grok 都能接。模型随便换。它通过 Litellm一个统一各家 LLM 接口命名规范的库接入 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Gemini、Groq、OpenRouter 等主流提供商改一个环境变量就能切换。智能体会自我开发。创建新工具、新智能体时框架会把仓库镜像拉进沙箱环境让 AutoAgent 更新 AutoAgent 自己这也是 agent editor / workflow editor 模式能造智能体的原理。4 步跑通从 clone 到看见第一个结果整个上手路径只有四步每步都有可验证的产出。克隆仓库并安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent cd AutoAgent pip install -e .装完在终端输入auto --help能看到main、deep-research等子命令说明auto命令已生效要求 Python 3.10 以上。准备 API Key在项目根目录建一个.env文件只填你要用的模型提供商的 Key 即可OPENAI_API_KEY你的key DEEPSEEK_API_KEY你的key启动 CLICOMPLETION_MODELopenrouter/deepseek/deepseek-r1 auto mainCOMPLETION_MODEL的名字要按 Litellm 的命名规范写。启动时会看到 Initializing config... Creating environment... 的进度提示。看到起始页面终端出现 AutoAgent 的起始页提示你在user mode、agent editor、workflow editor、exit之间选择——出现这个选择菜单就代表环境就绪第一个结果到了。默认代码执行环境跑在 Docker 容器里首次会自动按你的机器架构拉取预构建镜像不用手动 pull。如果不想装 Docker启动时加--local_env参数即可改用本机环境。不同模型提供商怎么配一张表看明白提供商环境变量COMPLETION_MODEL 示例OpenAIOPENAI_API_KEYgpt-4oAnthropic默认ANTHROPIC_API_KEYclaude-3-5-sonnet-20241022DeepSeekDEEPSEEK_API_KEYdeepseek/deepseek-chatGeminiGEMINI_API_KEYgemini/gemini-2.0-flashGroqGROQ_API_KEYgroq/deepseek-r1-distill-llama-70bOpenRouter跑 DeepSeek-R1 推荐走它OPENROUTER_API_KEYopenrouter/deepseek/deepseek-r1按你想做什么找功能想让它直接帮你做研究—— 在起始页选 user mode。这是现成的多智能体研究系统直接输入研究问题系统自动检索、分析、出报告还支持上传本地文件参与问答输入Upload_files唤起文件选择。想零代码定制一个专属智能体—— 选 agent editor。用对话描述需求它会先自动分析、给你看智能体配置文件再补建所需工具最后生成可用智能体过程中还能顺便给它派一个测试任务。想把多个智能体串成流水线—— 选 workflow editor。流程和 agent editor 类似描述 → 自动分析 → 输出工作流配置 → 生成。注意这个模式暂时不支持创建工具工具请在 agent editor 里先造好。想让智能体免登录访问某些网站—— 把浏览器 Cookie 导入它的浏览器环境。用 Chrome 扩展 Export cookie JSON file for Puppeteer 导出登录态存成 JSON 放进autoagent/environment/cookie_json/目录具体步骤见 cookie_json 目录说明。想接第三方工具平台—— 比如想从 RapidAPI 订阅的接口生成工具先订阅好工具再运行python process_tool_docs.py按提示填入你自己的 API Key 即可。一个完整场景从我想要到它能干活以做一个能分析销售数据的智能体为例走一遍 agent editor 的完整链路。输入起始页选 agent editor用一句话描述需求比如我需要一个能读取 CSV 文件、做统计分析和画图的数据分析智能体。执行接下来全程被动等待就行。系统先自动做智能体分析把这个智能体要会什么、要哪些工具拆成配置文件打印给你看你可以确认或让它调整然后它为缺失的能力如 CSV 读写工具生成代码并注册进环境如果这时你输入一句测试任务比如分析 sales.csv 并给出销售趋势它还会当场跑一遍验证。输出终端给出创建成功提示一个新智能体已经落进框架里。你可以退出回到起始页在 user mode 里提它的名字直接使唤它——刚才的对话式搭建最后都变成了环境里真实可调用的资产。卡住了先看这 5 处模型报错 401/404 或一直连不上—— 多半是 Key 和模型不匹配COMPLETION_MODEL的命名必须与 Litellm 规范一致带openrouter/、groq/这类前缀且.env里要填的是对应提供商的 Key。对照上一节的表检查一遍。启动卡在拉镜像阶段—— Docker 首次运行要拉取与你机器架构匹配的预构建镜像慢网络下耐心等待镜像会按 amd64/ARM 自动选择无需手动 pull。提示端口被占用—— 多个容器实例共用默认端口时会冲突。给启动命令加--port指定空闲端口deep-research 默认 12346main 默认 12347或换--container_name区分实例。想造工具却被告知不支持—— workflow editor 模式目前不创建工具换到 agent editor 里描述工具需求造好后再回 workflow editor 编排流程。智能体访问目标网站频繁要求登录—— 说明浏览器环境缺登录态按前面免登录访问一节的 Cookie 导入方法补上即可官方也给了推荐导出 Cookie 的网站清单archive.org、nature.com、reddit.com 等。更细的调试开关如DEBUGtrue开启详细日志和目录结构可翻仓库内的 官方文档 和 autoagent 源码有想法或踩到别的坑欢迎去仓库提 Issue 或在项目文档里提到的 Slack、Discord、微信群里问。【免费下载链接】AutoAgentAutoAgent: Fully-Automated and Zero-Code LLM Agent Framework项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/au/AutoAgent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考