微软开源的个人智能体架构探索项目，通过 AMP（Actions/Memories/Plans）统一信息流与 Structured RAG 对话记忆，实现单入口多智能体调度。
TypeAgent 是微软发布的个人智能体架构示例项目，核心目标是将 LLM 的输出蒸馏为类型化的逻辑结构，从而构建一个可统一调度多个应用智能体的个人入口。
项目围绕三大设计原则展开：将模型输出蒸馏为逻辑结构（Actions 发现翻译模式、Memory 构建本体、Plans 使用思维树协作）；用结构控制信息密度（离散动作类别、紧凑语义结构、聚焦子问题节点）；用结构实现人-模型-程序的协作（人类消歧、简单模型提取结构、多模型协作扩展搜索节点）。
核心组件包括：TypeAgent Dispatcher（结构化提示 + LLM 路由到最匹配智能体）、KnowPro（基于 Structured RAG 的对话记忆系统，在回溯性查询上显著优于传统 RAG）、TypeAgent Cache（缓存动作翻译模式以降低 LLM 调用成本）、以及 AMP 统一信息流架构。智能体动作通过 TypeChat Schema 定义并验证 LLM 响应，动作执行结果自动进入记忆系统形成联动。
项目以 Monorepo 形式组织，主代码为 TypeScript（81.3%），同时提供 Python、.NET、Android 子目录。交互形态涵盖 Electron 桌面 Shell（支持语音）、CLI、以及浏览器扩展（允许网站注册动作）。内置 16+ 示例智能体覆盖音乐、日历、邮件、VS Code、桌面控制、图片、Markdown、蒙太奇等场景。LLM 后端目前仅验证 Azure OpenAI，状态存储为本地文本/JSON 文件，默认不收集遥测数据，目前仅测试英语。项目处于早期活跃开发阶段，采用 MIT 许可证。