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Open Multi-Agent

Open Multi-Agent(OMA)是可自行托管的 TypeScript 智能体运行时,用于协调多智能体、加入人工审批,并离线检查运行记录。runTeam 可从目标规划任务,runTasks 则执行显式流程。

Open Multi-Agent 能做什么

Open Multi-Agent(OMA)是可自行托管的 TypeScript 智能体运行时,用于协调多智能体、加入人工审批,并离线检查运行记录。runTeam 可从目标规划任务,runTasks 则执行显式流程。

  • 知识库与智能体应用搭建
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如何使用 Open Multi-Agent

让研究和分析角色协作比较方案

准备输入

  • 维护中的 Node.js LTS 环境、模型服务 API 密钥,以及要比较的方案问题。
  • 研究者与分析者各自的 systemPrompt。

操作步骤

  1. 安装 @open-multi-agent/core,并设置示例使用的 OPENAI_API_KEY。
  2. 用 createTeam 配置研究者、分析者和共享记忆。
  3. 调用 runTeam 提交比较任务,读取任务状态、协调者输出和 token 使用量。

预期交付物

  • 运行后的任务列表、协调者回答与 token 使用量。

README 明确脚手架的无密钥本地演示只使用脚本响应;真实模型示例需要 API 密钥。人工须检查结果,并单独检查治理结论,运行成功不等于治理要求已满足。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 Open Multi-Agent 官方说明 ↗

百用集 · 场景选型

从搜索研究与资料角度评估Open Multi-Agent

把搜索研究与资料需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 来源能否回看

    需要能打开的原始页面或文档位置,不能只有一段无出处的摘要。

  2. 范围是否与问题一致

    核对日期、地区、对象与定义,不把相似术语当成同一事实。

  3. 是否保留反例

    把冲突资料和未解决问题放进结论,避免只找支持原想法的证据。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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