# OxyGent
**Repository Path**: samum/OxyGent
## Basic Information
- **Project Name**: OxyGent
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-05
- **Last Updated**: 2025-10-17
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
[English](./README.md) | [中文](./README_zh.md)
适用于生产环境的多智能体协作框架
## 1. 简介
OxyGent 是一个开源框架，将工具、模型、智能体统一为可插拔的原子算子——Oxy。专为开发者设计，OxyGent 让你像搭乐高一样构建灵活的多智能体系统，极致可扩展，每一步决策全链路可追溯。从构建、推理到持续进化，OxyGent 打造了一个闭环智能体流水线——无缝集成 Oxy，弹性扩展，协同创新，驱动 AI 生态无限可能。
## 2. 核心特性
🏎️ **高效开发**
- OxyGent 是模块化多智能体框架，极致高效构建、部署、进化 AI 团队。标准化 Oxy 组件像乐高一样拼装，支持热插拔与跨场景复用：纯净 Python 接口，无需繁杂配置。
🤝 **智能协作**
- 动态规划范式，智能体可智能分解任务、协商解法、实时适应变化。区别于刚性流程，OxyGent 智能体自然应对突发挑战，每一步决策全链路可审计。
🕸️ **弹性架构**
- 底层弹性架构支持任意智能体拓扑：从简单 ReAct 到复杂混合规划。自动依赖映射与可视化调试，轻松优化分布式系统性能。
🔁 **持续进化**
- 每一次交互都是学习机会：内置评估引擎自动生成训练数据。智能体通过知识反馈持续自我进化，且全过程透明可追溯。
📈 **无限扩展**
- 按 Metcalfe 定律线性扩容：分布式调度器让协作智能指数级增长。系统轻松应对全域优化与实时决策，任意规模无压力。
OxyGent最新版本 (July 9, 2025) 在[GAIA](https://huggingface.co/spaces/gaia-benchmark/leaderboard)榜单中分数为59.14，目前开源框架第一OWL为60.8分。
## 3. 框架核心类
## 4. 框架亮点
- 对**开发者**：专注业务逻辑，无需重复造轮子
- 对**企业**：一套框架打通所有智能体，告别信息孤岛，降低沟通成本。
- 对**用户**：畅享智能体生态的无缝协作体验。
## 5. 快速开始
### 步骤1：创建运行环境
- 方式一：conda
```bash
conda create -n oxy_env python==3.10
conda activate oxy_env
```
- 方式二：uv
```bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv python install 3.10
uv venv .venv --python 3.10
source .venv/bin/activate
```
### 步骤2：安装依赖
- 方式一：conda
```bash
pip install oxygent
```
- 方式二：uv
```bash
uv pip install oxygent
```
- 方式三：开发环境
```bash
git clone https://github.com/jd-opensource/OxyGent.git
cd OxyGent
pip install -r requirements.txt # or in uv
brew install coreutils # maybe essential
```
### 步骤3：Node.js环境（如果使用MCP）
- 下载安装 **[Node.js](https://nodejs.org)**
### 步骤4：创建示例
- demo.py
```python
import os
from oxygent import MAS, Config, oxy, preset_tools
Config.set_agent_llm_model("default_llm")
oxy_space = [
oxy.HttpLLM(
name="default_llm",
api_key=os.getenv("DEFAULT_LLM_API_KEY"),
base_url=os.getenv("DEFAULT_LLM_BASE_URL"),
model_name=os.getenv("DEFAULT_LLM_MODEL_NAME"),
),
preset_tools.time_tools,
oxy.ReActAgent(
name="time_agent",
desc="A tool that can query the time",
tools=["time_tools"],
),
preset_tools.file_tools,
oxy.ReActAgent(
name="file_agent",
desc="A tool that can operate the file system",
tools=["file_tools"],
),
preset_tools.math_tools,
oxy.ReActAgent(
name="math_agent",
desc="A tool that can perform mathematical calculations.",
tools=["math_tools"],
),
oxy.ReActAgent(
is_master=True,
name="master_agent",
sub_agents=["time_agent", "file_agent", "math_agent"],
),
]
async def main():
async with MAS(oxy_space=oxy_space) as mas:
await mas.start_web_service(
first_query="What time is it now? Please save it into time.txt."
)
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
```
### 步骤5：设置环境变量
- 方式一：在终端声明
```bash
export DEFAULT_LLM_API_KEY="your_api_key"
export DEFAULT_LLM_BASE_URL="your_base_url"
export DEFAULT_LLM_MODEL_NAME="your_model_name"
```
- 方式二：创建 .env 文件
```bash
DEFAULT_LLM_API_KEY="your_api_key"
DEFAULT_LLM_BASE_URL="your_base_url"
DEFAULT_LLM_MODEL_NAME="your_model_name"
```
### 步骤6：运行
- 启动多智能体系统
```bash
python demo.py
```
### 步骤7：查看可视化结果
- 
## 6. 成为贡献者
您可以通过以下方法为 OxyGent 作出贡献:
1. 在Issue中报告问题
2. 提供改进建议
3. 补充文档
- Fork仓库
- 修改文档
- 提出pull request
4. 修改代码
- Fork仓库
- 创建新分支
- 加入您的修改
- 提出pull request
感谢您的贡献！ 🎉🎉🎉
如果您在开发中遇到问题，请参阅**[OxyGent中文指南](./docs/docs_zh/readme.md)** 或者**[OxyGent 文档](http://oxygent.jd.com/docs/)**
## 7. 社区支持
如果你在OxyGent的开发或使用过程中遇到任何问题，欢迎在项目的Issue区域提交可复现的步骤或日志片段。
如果您有企业内部Slack，请直接联系OxyGent Core团队。
欢迎沟通和联系我们:
## 8. 致谢
感谢以下为OxyGent作出贡献的[开发者](https://github.com/jd-opensource/OxyGent/graphs/contributors)
## 9. 许可证
[Apache License]( ./LICENSE.md)
#### OxyGent 由 Oxygen JD.com 提供
#### 感谢您对OxyGent的关心与贡献!