AgentK是一个自进化的模块化自代理通用人工智能（AGI）模型，由多个合作的代理组成，能够根据用户的需求构建新的代理来完成任务。它基于LangGraph和LangChain框架构建，具有自我测试和修复的能力，旨在成为最小化的代理和工具集合，以便自我引导并发展自身的智能。
需求人群：
"AgentK主要面向开发者和人工智能研究者，他们可以利用AgentK进行人工智能模型的快速原型开发和测试。由于AgentK的自进化特性，它特别适合需要不断学习和适应新任务的复杂应用场景。"
使用场景示例：
开发者使用AgentK构建一个能够自动收集和分析市场数据的智能系统。
研究者利用AgentK进行人工智能理论的实验和验证。
企业采用AgentK来自动化复杂的业务流程，提高效率和决策质量。
产品特色：
Hermes：与人类交互，理解目标，管理任务创建和分配，协调其他代理的活动。
AgentSmith：负责创建和维护其他代理的架构师，确保代理具备必要工具并测试其功能。
ToolMaker：系统内工具的开发者，创建和完善代理完成任务所需的工具，确保系统灵活性和完备性。
WebResearcher：知识收集者，进行深入在线研究，为系统提供最新信息，帮助代理做出明智决策和有效执行任务。
LangGraph和LangChain框架支持：基于这两个框架构建，提供强大的底层支持。
Docker容器运行：AgentK在Docker容器中独立运行，便于管理和部署。
使用教程：
1. 安装最新版本的Docker。
2. 将`.env.template`复制为`.env`文件。
3. 在`.env`文件中设置环境变量。
4. 运行`./agentk`启动AgentK。
5. 通过提供的API或界面与AgentK交互，定义任务和目标。
6. 观察AgentK如何创建和管理代理来完成任务。
7. 根据需要对AgentK进行调整和优化。
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自进化的模块化自代理通用人工智能（AGI）
AgentK是一个自进化的模块化自代理通用人工智能（AGI）模型，由多个合作的代理组成，能够根据用户的需求构建新的代理来完成任务。它基于LangGraph和LangChain框架构建，具有自我测试和修复的能力，旨在成为最小化的代理和工具集合，以便自我引导并发展自身的智能。
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