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MiroFlow是強大的多智能體系統開發(fā)框架，專為構建復雜、高性能的AI智能體而設計，為MiroThinker等模型生成高質量的智能體軌跡數據?？蚣芫邆淇蓮同F的性能，在GAIA驗證集上穩(wěn)定達到72.2%的通過率?？蚣苤С指卟l(fā)和容錯，內置可觀測性和評估工具，方便調試和優(yōu)化。MiroFlow用模塊化設計，支持多輪對話、豐富的工具集成和分層子智能體架構，能靈活處理復雜任務。MiroFlow提供詳細的配置系統、任務日志和輸出格式化功能，方便開發(fā)者快速上手和擴展。

MiroFlow的主要功能

可復現的高性能：MiroFlow在GAIA驗證集上穩(wěn)定達到72.2%的通過率，提供完整腳本和配置文件，確保結果可復現。

高并發(fā)與容錯能力：支持高效并發(fā)處理，具備強大的容錯機制，能應對限流API和不穩(wěn)定網絡。

內置可觀測性和評估工具：配備基準測試腳本和Web界面，用在可視化和調試智能體運行軌跡，同時提供全面的日志系統。

模塊化設計：基于多輪對話、工具集成和分層子智能體架構，支持復雜任務的靈活處理。

靈活的工具接入：通過MCP服務器連接多種工具，支持代碼執(zhí)行、視覺感知、網頁搜索等功能，兼容多種LLM提供商。

配置與擴展性：用Hydra配置管理系統，支持結構化YAML配置文件，輸出格式化系統能適應不同基準測試需求。

MiroFlow的技術原理

多階段工作流：用戶輸入通過LLM進行意圖識別和查詢增強。主智能體根據增強后的查詢制定執(zhí)行計劃，并協調整個工作流，包括調用工具、委托任務給子智能體等。子智能體獨立規(guī)劃、執(zhí)行工具調用，并將結果返回給主智能體。主智能體匯總結果并生成符合用戶指令或基準測試格式的輸出。

模塊化架構：核心組件包括Pipeline（任務執(zhí)行協調器）、Orchestrator（對話流管理器）和LLM Client（LLM接口）。工具管理器（Tool Manager）負責連接和管理MCP服務器，支持工具發(fā)現、錯誤處理和工具黑名單功能。子智能體（Sub-Agents）專注于特定領域任務，例如網頁瀏覽、代碼執(zhí)行等，每個子智能體都有自己的工具集和定制化提示。

LLM與工具集成：MiroFlow基于LLM進行任務規(guī)劃和對話管理，同時用MCP服務器提供的工具執(zhí)行具體任務。MCP服務器基于FastMCP構建，支持多種工具，如代碼執(zhí)行、視覺感知、網頁搜索等。

高并發(fā)與容錯：基于異步處理和隊列管理實現高并發(fā)任務處理。內置的容錯機制能處理API限流、網絡不穩(wěn)定等問題，確保任務的連續(xù)性。

可觀測性與日志系統：提供Web界面用在可視化智能體的運行軌跡。全面的日志系統記錄智能體交互、工具執(zhí)行、性能指標和錯誤信息，便于調試和優(yōu)化。

MiroFlow的項目地址

GitHub倉庫：https://github.com/MiroMindAI/Miroflow

MiroFlow的應用場景

復雜任務自動化：MiroFlow能處理多步驟、多工具的任務，例如自動化數據處理和分析，提高企業(yè)工作效率。

智能客服與支持：用在構建智能客服系統，自動回答用戶問題，處理訂單查詢等復雜任務，提升客戶體驗。

教育與學習輔助：為學生提供個性化學習路徑和作業(yè)輔導，根據學習進度提供針對性解答，助力教育智能化。

代碼生成與調試：輔助軟件開發(fā)，自動生成代碼片段、調試代碼問題，提高開發(fā)效率，減少人工干預。

多模態(tài)內容創(chuàng)作：結合文本、圖像、音頻等多種模態(tài)生成內容，提升內容創(chuàng)作的多樣性和吸引力。

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