MiroFlow

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MiroFlow – 多Agent系统开发框架，支持高并发处理

MiroFlow是一款强大的多智能体系统开发框架，专为构建复杂、高性能的AI智能体而设计，能为如MiroThinker等模型生成高质量的智能体轨迹数据。该框架具备可复现的性能，在GAIA验证集上稳定达到72.2%的通过率。

MiroFlow：开启多智能体系统新篇章

在人工智能领域日新月异的今天，构建高效、可靠的AI智能体已成为关键。MiroFlow，一个专为满足这一需求而生的多智能体系统开发框架，应运而生。它不仅能助力开发者创建复杂的AI智能体，更能生成高质量的智能体轨迹数据，为各种应用场景赋能。

MiroFlow的核心功能

卓越性能，可复现成果：MiroFlow在GAIA验证集上展现出令人瞩目的表现，稳定保持72.2%的通过率。更令人欣喜的是，它提供了完整的脚本和配置文件，确保实验结果的可复现性，为研究人员和开发者提供了坚实的信心。
高并发与坚韧的容错能力：面对高负载和不稳定的网络环境，MiroFlow游刃有余。它支持高效的并发处理，并配备了强大的容错机制，能够有效应对API限流和网络波动等问题，确保任务的顺利进行。
内置的可观测性和评估工具：MiroFlow提供了丰富的工具，方便用户深入了解智能体的运行状态。它配备了基准测试脚本和Web界面，用户可以通过可视化界面观察和调试智能体的运行轨迹。此外，全面的日志系统也为调试和优化提供了有力支持。
模块化设计，灵活应对复杂任务：MiroFlow采用模块化设计，基于多轮对话、工具集成和分层子智能体架构，能够灵活处理各种复杂任务。这种设计使得系统更易于维护、扩展和定制。
强大的工具接入能力：MiroFlow通过MCP服务器连接多种工具，包括代码执行、视觉感知、网页搜索等，并兼容多种LLM提供商。这使得智能体能够执行各种实际任务，拓展了应用场景。
高度可配置与易于扩展：MiroFlow采用Hydra配置管理系统，支持结构化YAML配置文件，方便用户进行个性化定制。其输出格式化系统能够适应不同的基准测试需求，为用户提供了极大的灵活性。

MiroFlow的应用场景

自动化业务流程：MiroFlow可以处理多步骤、多工具的任务，例如自动化数据处理和分析，显著提升企业的工作效率。
智能客服与支持系统：利用MiroFlow构建智能客服系统，自动回答用户问题，处理订单查询等复杂任务，从而提升客户体验。
个性化教育辅助：为学生提供个性化的学习路径和作业辅导，根据学习进度提供针对性解答，助力教育智能化发展。
代码生成与调试助手：辅助软件开发，自动生成代码片段、调试代码问题，提高开发效率，减少人工干预。
多模态内容创作平台：结合文本、图像、音频等多种模态生成内容，提升内容创作的多样性和吸引力。

MiroFlow常见问题解答

Q：MiroFlow与其他多智能体框架相比，有哪些优势？
A：MiroFlow在性能、可复现性、并发处理能力、可观测性等方面具有显著优势。它在GAIA验证集上的高通过率以及内置的评估和调试工具，使其更具竞争力。
Q：如何开始使用MiroFlow？
A：您可以在GitHub仓库中找到MiroFlow的详细文档和示例，快速上手并开始您的项目。
Q：MiroFlow支持哪些类型的工具？
A：MiroFlow通过MCP服务器连接多种工具，包括代码执行、视觉感知、网页搜索等，并且可以灵活地扩展新的工具。