摘要：Cooragent 通过对话生成可协作的智能体，其本质一种可编辑的 AGI - 即让智能体通过 AGI 的方式产生，但同时可以随时保持其可编辑性，与人协作，让智能体真正落地到每个人的生活和工作中。
刚刚，清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 agent 协作的开源框架：CoorAgent。
你只需要说一句「咒语」：「创建一个 AI 情报收集秘书，为我收集最新的 AI 进展。」
魔法就会产生，Cooragent 就会根据你的个人偏好生成你专属的 AI 情报收集秘书，每天自动浏览网页，收集最重要的情报，总结成你喜欢的图文文档发送给你。
更有趣的是你创造的智能体之间自动组合，创造出无限可能。当然，你还可以将你的智能体发布到社区中，与其他人共享。
Cooragent 实际上成为了智能体落地的「最后一公里」。虽然智能体技术层出不穷，但是对于大众来说，智能体的使用门槛依然很高，很难落地。
拿写作智能体为例，通用的写作智能体很难满足不同人的个性化需求，而定制化的智能体开发流程又过于复杂，导致智能体很难落地到每个人的生活和工作中。
Cooragent 通过对话生成可协作的智能体，其本质一种可编辑的 AGI - 即让智能体通过 AGI 的方式产生，但同时可以随时保持其可编辑性，与人协作，让智能体真正落地到每个人的生活和工作中。
从 Agent 技术层面来看，Cooragent 是一个基于 Agent 的协作框架。通过动态上下文理解与自主归纳能力，Cooragent 彻底摒弃了传统 Agent 框架对人工设计 Prompt 的依赖。
系统利用深度记忆扩展和实时环境分析，自动生成高精度任务指令，显著降低使用门槛并提升智能体的适应性。它允许你通过一句话创建一个具备强大功能的智能体，并与其他智能体协作完成复杂任务。
Cooragent 由两种工作模式：Agent Factory和Agent Workflow。
Agent Factory 模式下，你只需要你对智能体做出描述，Cooragent 就会根据你的需求生成一个智能体，系统的会自动分析用户需求，通过记忆和扩展深入理解用户，省去纷繁复杂的 Prompt 设计。Planner 会在深入理解用户需求的基础上，挑选合适的工具，自动打磨 Prompt，逐步完成智能体构建。智能体构建完成后，可以立即投入使用，但你仍然可以对智能体进行编辑，优化其行为和功能。
Agent Workflow 模式下你只需要描述你想要完成的目标任务，Cooragent 会自动分析任务的需求，挑选合适的智能体进行协作。Planner 根据各个智能体擅长的领域，对其进行组合并规划任务步骤和完成顺序，随后交由任务分发节点 publish 发布任务。各个智能领取自身任务，并协作完成任务。
Cooragent 可以在两种模式下不断演进，从而创造出无限可能。
Prompt 本身越来越成为一种负担。Prompt 设计需要考虑的因素太多，用户很难在短时间设计出合适的 Prompt。Cooragent 采用 Prompt-Free设计，通过 Agent 的协作，深入理解上下文，自主归纳环境因素，自动生成 Prompt，从而省去 Prompt 设计。
Cooragent 坚信开放与安全的力量，因此我们选择采用极其宽松且商业友好的 MIT License 进行开源。这种彻底的开放性旨在最大限度地降低使用门槛，并激励社区成员共同参与创新与贡献，共建繁荣的智能体生态。
更重要的是，Cooragent 提供了一键本地部署的能力。用户可以通过极其简单的步骤，在自己的个人电脑或私有服务器上快速部署和运行整个系统。这不仅极大地简化了安装配置过程，让用户能够迅速上手体验，更从根本上解决了数据安全和隐私的顾虑。
通过本地部署，用户所有数据——包括智能体配置、交互历史、处理内容等——都将完全保留在您自己的设备上，用户对自己的数据拥有绝对的控制权，无需担心数据泄露或被第三方平台滥用的风险。
# 克隆仓库git clone https://github.com/SeamLessAI-Inc/cooragentcd cooragent# 用uv创建并激活虚拟环境uv python install 3.12uv venv --python 3.12source .venv/bin/activate # Windows系统使用: .venv\Scripts\activateuv run src/service/app.py # 安装依赖uv sync# 配置环境cp .env.example .env# 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥# 运行项目uv run CLI.pyCooragent 提供了一系列开发者工具，帮助开发者快速构建智能体。通过 CLI 工具，开发者可以快速创建，编辑，删除智能体。CLI 的设计注重效率和易用性，大幅减少了手动操作的繁琐，让开发者能更专注于智能体本身的设计与优化。
通过 MCP 工具，开发者可以快速链接 MCP 社区，获取最新的工具。开发者可以浏览和获取由官方或社区贡献的预构建智能体模板、功能组件、工具插件、数据集或优化过的模型，将自己开发的优秀智能体、工具或组件发布到 MCP，与其他开发者共享，共同建设生态。
Cooragent 不仅仅是一个强大的智能体构建和协作框架，它更开创性地提出了一个全新的社区概念：一个人与 Agent 共同参与、互动、贡献的生态系统。这超越了传统开发者社区仅限于人际交流的模式，将智能体本身也视为社区的一等成员。
这种「人机共融」的社区模式打破了传统软件生态的边界。它不仅加速了知识的创造和传播，激发了前所未有的协作模式，更让智能体真正「活」了起来，从单纯的工具转变为社区中积极的参与者和贡献者。Cooragent 致力于构建这样一个充满活力、互相赋能的未来社区，让人类和他们创造的智能体共同塑造一个更加智能、高效的世界。
「咒语」：构建一个漫画师和一个剧本创作师，让他们协作完成一个漫画：一个小男孩在森林里迷路，遇到了一只小狗，他们一起努力走出森林
python cli.py一句话创建小米股票分析智能体
run -t agent_workflow -m '创建一个股票分析专家 agent，分析过去一个月的小米股票走势，并预测下个交易日的股价走势，并给出买入或卖出的建议。'使用一组智能体协作完成复杂任务
run -t agent_workflow -m '综合运用任务规划智能体，爬虫智能体，代码运行智能体，浏览器操作智能体，报告撰写智能体，文件操作智能体为我规划一个 2025 年五一期间去云南旅游的行程。首先运行爬虫智能体爬取云南旅游的景点信息，并使用浏览器操作智能体浏览景点信息，选取最值得去的 10 个景点。然后规划一个 5 天的旅游的行程，使用报告撰写智能体生成一份旅游报告，最后使用文件操作智能体将报告保存为 pdf 文件。'Cooragent 从一开始就将数据主权和部署灵活性作为核心设计原则。我们深知，对于许多企业和个人用户而言，能够完全掌控自己的数据、在私有环境中安全运行是至关重要的。因此，Cooragent 的整体架构都围绕着「私有化优先」的理念进行构建。
核心引擎本地运行： Cooragent 的核心调度、任务规划、Agent 管理和执行引擎均设计为在用户本地环境（个人电脑、私有服务器或内部网络）运行。它不强制依赖任何外部云服务来执行其基本功能，确保了操作的独立性和自主性。数据不出域：所有的用户数据，包括但不限于：智能体的配置和定义用户与智能体的交互历史和日志智能体处理和生成的内容连接的本地工具或数据源信息Cooragent 在设计上追求极致的开放性和兼容性，确保能够无缝融入现有的 AI 开发生态，并为开发者提供最大的灵活性。这主要体现在对 Langchain 工具链的深度兼容、对 MCP (Model Context Protocol) 协议的支持以及全面的 API 调用能力上。
可以在 Cooragent 的智能体或工作流中直接使用熟悉的 Langchain 组件，如特定的 Prompts、Chains、Memory 模块、Document Loaders、Text Splitters 以及 Vector Stores 等。这使得开发者可以充分利用 Langchain 社区积累的丰富资源和既有代码。平滑迁移与整合: 如果您已经有基于 Langchain 开发的应用或组件，可以更轻松地将其迁移或整合到 Cooragent 框架中，利用 Cooragent 提供的协作、调度和管理能力对其进行增强。超越基础兼容: Cooragent 不仅兼容 Langchain，更在其基础上提供了如 Agent Factory、Agent Workflow、原生 A2A 通信等高级特性，旨在提供更强大、更易用的智能体构建和协作体验。您可以将 Langchain 作为强大的工具库，在 Cooragent 的框架内发挥其作用。来源：晚晚的星河日记一点号