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解决的问题

AgentOS 是一个 TypeScript 框架，旨在创建能够维持长期记忆、根据性格特征调整行为，并能自主创建新工具以解决现有工具包无法处理的问题的 AI Agent。

工作原理

该框架结合了多个核心系统来创造涌现行为：

• Cognitive Memory：实现了八种基于神经科学的机制（如艾宾浩斯遗忘曲线和再巩固），用于管理 Agent 在长会话中记忆和遗忘信息的方式。
• Runtime Tool Forging：当 Agent 发现自身能力存在缺口时，它会编写一个带有 Zod schema 的 TypeScript 函数。该代码由独立的 LLM 裁判进行审查，如果获得批准，则在硬化的 node:vm 沙箱中执行，然后添加到 Agent 的永久工具库中。
• HEXACO Personality：一个可选的向量，用于引导 Agent 的检索、路由和决策过程，确保即使在上下文压力下也能保持一致的个性化行为。
• Orchestration：支持使用六种不同的协调策略（例如：顺序、并行、辩论、图）的多 Agent 团队，并为 DAG、循环和目标驱动型规划提供 API。

适用对象

构建复杂的、长期运行的 AI Agent 应用的开发者，这些应用需要持久的身份标识、复杂的内存管理以及在运行时进化自身能力的能力。

亮点

• 高内存性能：在 LongMemEval-S (85.6%) 和 LongMemEval-M (70.2%) 上达到了开源基准测试的顶尖水平。
• 广泛的提供商支持：为 11 个 LLM 提供商提供统一的调度接口，包括 OpenAI、Anthropic、Gemini 以及 Ollama 等本地选项。
• Soul Files：允许将 Agent 的身份和记忆存储为 markdown wiki，使 Agent 的长期记忆具有可读性和可编辑性。
• 集成生态系统：包括内置的护栏、语音/电话流水线，以及针对 Discord 和 Slack 等渠道的 37 个平台适配器。