騰訊開源了一個通用智能體,又刷榜了GAIA!
騰訊優圖實驗室悄摸摸開源了 ??Youtu-agent??, 在較復雜的的深度搜索和工具使用benchmark上表現不錯,今天給家人們分享一下他的亮點。

不依賴GPT/Claude的SOTA
最值得一提的是,上面的評測都是使用的DeepSeek !!!!
以后不能隨便說,現在的Agent離開Claude,啥也不是了?
所以他的框架到底有些什么亮點呢?

最大的亮點:像聊天一樣生成Agent
對新手來說,配置Agent很煩人。
他們搞了一個自動智能體生成的功能。
別的框架是,你可能要適配一些類代碼,或者比較復雜的yaml配置。
在youtu-agent里邊,只需要運行一個腳本,它就會像聊天一樣,通過問答交互來理解你的需求,然后自動為你生成并保存一個配置好的Agent。
就類似下面這樣,很簡單。
# 運行這個腳本,開始和元智能體對話
python scripts/gen_simple_agent.py
# 對話結束后,運行它為你生成好的Agent配置
python scripts/cli_chat.py --stream --config generated/xxx
用AI來創建AI的模式,應該能大幅降低上手門檻,讓大伙可以把精力真正聚焦在任務本身,而不是繁瑣的配置上。
示例
wide research:

數據分析:

粗看架構
提供了單、多智能體兩種模式。
可以處理直接的、單一目標的任務,也能通過編排多個專用Agent來解決復雜的多步驟問題,也就是擴展性不錯。

工具以工具包的形式存在。一個工具包,可以有多個工具,支持MCP。
toolkits:
search:
mode: builtin
name: search_toolkit
activated_tools: [web_search, local_search]
document:
mode: builtin
name: document_toolkit對外的環境感知,可以從簡單的 shell 環境到復雜的基于瀏覽器的系統。 瀏覽器環境的架構比較復雜。瀏覽器工具自帶了,search_google、go_to_url、click_element、scroll_down/up等等常用工具
from utu.env import BrowserEnv
browser_env = BrowserEnv(trace_id="unique_session_id")上下文管理模塊,也做了比較細致的,輸入處理、記憶管理、狀態追蹤的工作。

特色,分析平臺
同時集成了 OpenTelemetry(用于對接Phoenix等實時監控前端)和 DBTracingProcessor(用于將追蹤數據持久化到數據庫)。
可以實時調試,也可以做長期的離線分析。
結果會保存到本地,并可在分析平臺中進一步查看。


最后
感興趣的小伙伴,可以自行體驗:???https://github.com/Tencent/Youtu-agent/tree/main??
本文轉載自??探索AGI??,作者:獼猴桃

















