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解決的問題

AgentOS 是一個 TypeScript 框架，旨在創建能夠維持長期記憶、根據性格特徵調整行為，並能自主創建新工具以解決現有工具包無法處理的問題的 AI Agent。

工作原理

該框架結合了多個核心系統來創造湧現行為：

• Cognitive Memory：實現了八種基於神經科學的機制（如艾賓浩斯遺忘曲線和再鞏固），用於管理 Agent 在長會話中記憶和遺忘資訊的方式。
• Runtime Tool Forging：當 Agent 發現自身能力存在缺口時，它會編寫一個帶有 Zod schema 的 TypeScript 函數。該程式碼由獨立的 LLM 裁判進行審查，如果獲得批准，則在硬化的 node:vm 沙箱中執行，然後添加到 Agent 的永久工具庫中。
• HEXACO Personality：一個可選的向量，用於引導 Agent 的檢索、路由和決策過程，確保即使在上下文壓力下也能保持一致的個性化行為。
• Orchestration：支持使用六種不同的協調策略（例如：順序、並行、辯論、圖）的多 Agent 團隊，並為 DAG、循環和目標驅動型規劃提供 API。

適用對象

構建複雜的、長期運行的 AI Agent 應用程式的開發者，這些應用程式需要持久的身份識別、複雜的記憶管理以及在執行時進化自身能力的能力。

亮點

• 高記憶體性能：在 LongMemEval-S (85.6%) 和 LongMemEval-M (70.2%) 上達到了開源基準測試的頂尖水平。
• 廣泛的提供商支持：為 11 個 LLM 提供商提供統一的調度介面，包括 OpenAI、Anthropic、Gemini 以及 Ollama 等本地選項。
• Soul Files：允許將 Agent 的身份和記憶儲存為 markdown wiki，使 Agent 的長期記憶具有可讀性和可編輯性。
• 集成生態系統：包括內置的護欄、語音/電話流水線，以及針對 Discord 和 Slack 等渠道的 37 個平台適配器。