摘要：Agentic-RAG，内置自管理向量数据库AutoAgent 配备原生自管理向量数据库，超越 LangChain 等行业领先方案。
AutoAgent 是一个全自动且高度自我进化的框架，用户仅需自然语言即可创建并部署 LLM Agent。
GAIA 基准测试冠军
AutoAgent 在开源方法中排名 #1，性能可媲美 OpenAI 的 Deep Research。
Agentic-RAG，内置自管理向量数据库
AutoAgent 配备原生自管理向量数据库，超越 LangChain 等行业领先方案。
✨ 轻松创建 Agent 和工作流
AutoAgent 利用自然语言轻松构建可直接使用的工具、Agent 和工作流——无需编码。
广泛兼容 LLM
AutoAgent 无缝集成多种 LLM（如 OpenAI、Anthropic、DeepSeek、vLLM、Grok、Huggingface...）。
灵活交互模式
支持函数调用（Function-Calling） 和 ReAct 交互模式。
动态、可扩展、轻量级
AutoAgent 是你的个人 AI 助手，具备动态、可扩展、可定制、轻量级的特性。
1. 用户模式（SOTA 对标 OpenAI Deep Research）
AutoAgent 内置多智能体（Agent）系统，你可以在启动页面选择用户模式直接使用。这个多智能体系统是一个通用 AI 助手，具备与 OpenAI Deep Research 相同的功能，并在 GAIA 基准测试中实现了可媲美的性能。
高性能：基于 Claude 3.5 实现 Deep Research 级别的表现，而非 OpenAI 的 o3 模型。
模型灵活性：兼容任何 LLM（包括 DeepSeek-R1、Grok、Gemini 等）。
高性价比：开源替代方案，无需支付 Deep Research $200/月 的订阅费用。
用户友好：提供易部署 CLI 界面，交互流畅无阻。
文件支持：支持文件上传，实现更强的数据交互能力。
Deep Research（即用户模式）
2. Agent 编辑器（无工作流的 Agent 创建）
AutoAgent 最具特色的功能是自然语言定制能力。不同于其他 Agent 框架，AutoAgent 允许你仅通过自然语言创建工具、Agent 和工作流。只需选择 Agent 编辑器或工作流编辑器模式，即可开启对话式构建 Agent 之旅。
你可以按照下图所示方式使用 Agent 编辑器进行操作。
3. 工作流编辑器（使用工作流创建 Agent）
你还可以通过工作流编辑器模式，使用自然语言描述创建代理工作流，如下图所示。（提示：此模式暂时不支持工具创建。）
github项目：https://github.com/HKUDS/AutoAgent
DeepSeek资料下载方式
本文，完。觉得本篇文章不错的，记得随手点个赞、收藏和转发三连，大家感兴趣的可以关注下，后续我再研究点新东西分享给大家⭐~
来源：AIGC研究社
