一个无需编码即可创建和部署LLM智能体的全自动化框架，提供自然语言定制能力和多智能体协作系统，支持多种大语言模型。
一分钟了解#
AutoAgent是一个零代码的LLM智能体框架，让你通过自然语言而非编程创建AI智能体。它提供三种使用模式：深度研究模式（多智能体研究助手）、智能体编辑器和工作流编辑器。无论你是研究人员、开发者还是普通用户，都能轻松构建复杂的AI系统。
核心价值：无需编程技能即可创建强大的AI智能体系统，节省大量开发时间和成本。
快速上手#
安装难度：中 - 需要Docker环境和配置API密钥
# 克隆并安装
git clone https://github.com/HKUDS/AutoAgent.git
cd AutoAgent
pip install -e .
# 配置API密钥
cp .env.template .env
# 编辑.env文件添加需要的API密钥
适合我的场景吗？
- ✅ 研究人员：需要强大的AI研究助手进行信息收集和分析
- ✅ 开发者：希望快速构建原型AI应用但不想编写复杂代码
- ✅ 企业用户：需要定制化AI解决方案但缺乏专业开发团队
- ❌ 需要高度定制化功能：当前版本功能有限，不适合复杂企业级应用
核心能力#
1. 零代码智能体创建#
通过自然语言描述即可创建智能体和工作流，无需编程知识。 实际价值：大大降低AI应用开发门槛，让非技术人员也能构建复杂的AI系统
2. 多智能体协作系统#
内置深度研究模式，包含多个协作智能体，用于信息检索、分析和报告生成。 实际价值：提供一站式研究解决方案，媲美商业研究工具（如Deep Research）但成本更低
3. 多模型支持#
兼容几乎所有主流LLM，包括OpenAI、Anthropic、Deepseek、Gemini等。 实际价值：灵活选择最适合任务需求和经济预算的模型，不受单一供应商限制
4. 文件处理能力#
支持文件上传和交互，增强智能体处理复杂信息的能力。 实际价值：可以直接处理文档、数据等真实世界信息，提高智能体实用性
5. 经济替代方案#
提供开源替代商业工具（如$200/月的Deep Research）的功能。 实际价值：大幅降低使用成本，使高级AI功能对个人和小型团队更加可及
技术栈与集成#
开发语言：Python 主要依赖：Docker（容器化环境），LiteLLM（多模型支持） 集成方式：CLI界面，Docker容器，API密钥认证