muAgent

muAgent是一个创新的Agent框架,由知识图谱引擎驱动,支持多Agent编排和协同技术。它利用LLM+EKG(Eventic Knowledge Graph 行业知识承载)技术,结合FunctionCall、CodeInterpreter等,通过画布式拖拽和轻文字编写,实现复杂SOP流程的自动化。muAgent兼容市面上各类Agent框架,具备复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用等核心功能。该框架已在蚂蚁集团多个复杂DevOps场景中得到验证。

需求人群:

"目标受众为需要自动化复杂流程的企业和开发者,尤其是那些在DevOps、自动化测试、智能客服等领域寻求创新解决方案的用户。muAgent通过其多Agent编排和知识图谱引擎,能够提供强大的自动化和智能化支持,帮助用户提高效率,减少人工干预。"

使用场景示例:

在DevOps场景中,muAgent可以自动化部署流程,减少人为错误。

在自动化测试中,muAgent可以协调多个测试智能体,提高测试覆盖率。

在智能客服系统中,muAgent可以协同多个服务智能体,提供更全面的客户支持。

产品特色:

多Agent编排:支持多个智能体协同工作,提高任务处理效率。

知识图谱引擎:利用EKG技术,实现知识的结构化存储和高效检索。

FunctionCall:允许智能体调用外部函数,扩展功能范围。

CodeInterpreter:支持智能体执行代码,实现复杂逻辑。

画布式拖拽:提供直观的界面,简化智能体编排过程。

轻文字编写:通过简单的文本指令,快速配置智能体行为。

兼容现有Agent框架:无缝集成现有技术,减少迁移成本。

复杂推理与在线协同:支持智能体进行复杂逻辑推理和在线协作。

使用教程:

第一步:通过git命令克隆muAgent项目到本地。

第二步:进入项目目录,准备运行环境。

第三步:使用docker-compose启动所有容器服务,等待EKG基础镜像构建完成。

第四步:参考文档和示例,配置智能体和功能。

第五步:利用画布式拖拽和轻文字编写,编排智能体行为。

第六步:进行图谱编辑和调试,优化智能体的工作流程。

第七步:部署智能体到实际应用场景,开始自动化任务。

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