GitHub - camel-ai/owl: 🦉 OWL: 优化的劳动力学习，为真实世界任务自动化提供一般多智能体辅助

OWL（Optimized Workforce Learning）是一个创新性框架，旨在增强多智能体在自动化真实世界任务中的协作。作为GAIA基准测试中排名第一的开源框架，OWL以其全面的功能而脱颖而出，包括在线搜索、多模态处理、浏览器自动化、文档解析和代码执行。其灵活的安装选项满足各种用户偏好，而MCP（多智能体通信协议）的集成确保在不同工具和数据源之间进行标准化交互。用户友好的Web界面简化了模型选择和任务管理，使用户能够利用AI进行情感分析和股价预测等复杂任务。根据Apache 2.0许可，OWL鼓励社区贡献，表明致力于协作开发和不断增强其工具生态系统。如果您对用于任务自动化的尖端AI协作感兴趣，探索OWL的GitHub存储库可能是您时间的有价值的投资。- OWL是一个用于多智能体协作的先进框架，旨在推动任务自动化的边界。 - OWL通过利用动态智能体交互，实现了更自然、高效和稳健的任务自动化。 - OWL在GAIA基准测试中取得了69.09的平均分数，位列开源框架的第一名。 - OWL支持在线搜索、多模态处理、浏览器自动化、文档解析、代码执行等核心功能。 - 安装OWL的方法有多种选择，包括使用uv、venv和pip、conda以及Docker。 - OWL提供了Web界面和MCP集成，方便用户进行交互和使用各种工具。 - 未来计划包括改进工具生态系统、开发更复杂的智能体交互模式和通信协议，以及提高在复杂多步推理任务上的性能。 - OWL的源代码使用Apache 2.0许可证，欢迎社区贡献和参与讨论。