minion-agent：你的 AI 百宝箱，让 AI 代理为你效劳！

在人工智能技术快速发展的今天，AI 代理（AI Agent）逐渐成为人们关注的焦点。今天，我们要介绍一个开源项目——minion-agent。它是一个功能强大的工具框架，可以帮助你完成从研究到自动化任务的各种工作。无论你是开发者、研究人员还是数据分析师，这个项目都能为你提供实实在在的帮助。下面，让我们一起来探索 minion-agent 的魅力！

minion-agent 是什么？

minion-agent 是一个简单却强大的 AI 代理框架，它的目标是让用户能够轻松使用 AI 技术完成复杂任务。它整合了多种主流 AI 框架和工具，提供了一个统一的平台，让你无需担心技术细节即可上手使用。它的核心特点包括：

多框架支持
minion-agent 兼容多种主流 AI 框架，比如 OpenAI、LangChain、Google AI 和 Smolagents。通过统一的接口，你可以轻松调用不同框架的能力。
丰富的工具集
这个框架内置了多种实用工具，比如网页浏览、文件操作和任务自动化。它还支持扩展，你可以根据需要添加自定义工具。
多代理协作
你可以创建多个子代理，让它们协同完成任务。minion-agent 会自动分配和管理这些代理的工作。
智能网页操作
它集成了浏览器自动化功能，可以完成复杂的网页任务，比如数据抓取或信息提取。
深度研究能力
minion-agent 内置了 DeepResearch 代理，能够围绕某个主题进行深入研究，自动整理和总结信息。

简单来说，minion-agent 就像一个多功能的智能助手，能够适应不同的场景和需求。

minion-agent 能做什么？

有了 minion-agent，你可以轻松完成以下任务：

自动化研究
输入一个研究主题，minion-agent 会自动搜索相关信息、浏览网页，并生成详细的报告。
智能助手
它可以回答问题、提供建议，甚至帮你完成重复性工作。
数据处理
minion-agent 能够收集数据、进行分析，并生成图表或报告。
网页自动化
它可以自动操作网页，提取关键信息或执行特定任务。

这些功能让 minion-agent 成为一个全能型的工具，适用于多种实际场景。

minion-agent 的架构

minion-agent 的设计非常灵活，支持多种配置方式。它的架构分为几个核心部分，包括主代理、子代理和工具集。这种模块化的设计让用户可以根据需求调整功能。以下是它的架构示意图（基于文档描述）：

主代理：负责任务的总体管理和协调。
子代理：专注于特定任务，比如研究或网页操作。
工具集：提供浏览器操作、文件处理等功能。

这种结构让 minion-agent 既强大又易于扩展。

实战案例：minion-agent 的实际应用

为了让你更直观地了解 minion-agent 的能力，我们来看几个具体的案例。这些例子展示了它在不同场景下的表现。

案例 1：研究印欧语系的演化过程

minion-agent 在自动化研究方面非常出色。以下是一个使用它研究印欧语系演化过程的例子：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework
import os
import asyncio

async def main():
    research_agent_config = AgentConfig(
        framework=AgentFramework.DEEP_RESEARCH,
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        name="research_assistant",
        description="A helpful research assistant that conducts deep research on topics"
    )

    main_agent = await MinionAgent.create(
        AgentFramework.SMOLAGENTS,
        AgentConfig(),
        managed_agents=[research_agent_config]
    )

    research_query = "Research The evolution of Indo-European languages, and save a markdown out of it."
    result = await main_agent.run(research_query)
    print(result)

asyncio.run(main())

运行结果：

自动收集了 35 篇以上相关文章。
生成了 6 页详细的分析报告。
识别出 5 个关键趋势。
整个过程仅用 8 分钟，而人工可能需要 2 天。

这个案例展示了 minion-agent 在研究领域的效率和深度。

案例 2：自动比价

minion-agent 还能帮你快速比较产品价格。以下是一个比价示例：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework
import os
import asyncio

async def main():
    config = AgentConfig(
        name="browser-agent",
        model_type="langchain_openai.AzureChatOpenAI",
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        model_args={
            "azure_deployment": os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
            "api_version": os.environ.get("OPENAI_API_VERSION"),
        },
        instructions="Compare the price of gpt-4o and DeepSeek-V3",
    )

    agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.BROWSER_USE, config)
    result = await agent.run("Compare the price of gpt-4o and DeepSeek-V3 and create a detailed comparison table")
    print("Task Result:", result)

asyncio.run(main())

这个脚本会生成一个详细的价格对比表，帮助你快速做出决策。

案例 3：生成贪吃蛇游戏

minion-agent 甚至可以用来开发简单的游戏。以下是一个生成贪吃蛇游戏的例子：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework
import os
import asyncio

async def main():
    main_agent_config = AgentConfig(
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        name="research_assistant",
        description="A helpful research assistant"
    )

    main_agent = await MinionAgent.create(
        AgentFramework.SMOLAGENTS,
        main_agent_config
    )

    result = await main_agent.run("实现一个贪吃蛇游戏")
    print(result)

asyncio.run(main())

运行后，你会得到一个可玩的贪吃蛇游戏代码，展示了 minion-agent 的创造力。

案例 4：搜索并生成 HTML 报告

minion-agent 还能搜索信息并生成美观的 HTML 文件。以下是一个例子：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework, MCPTool
import os
import asyncio

async def main():
    agent_config = AgentConfig(
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        name="research_assistant",
        description="A helpful research assistant",
        model_args={
            "azure_endpoint": os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
            "api_key": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
            "api_version": os.environ.get("OPENAI_API_VERSION"),
        },
        tools=[
            "minion_agent.tools.browser_tool.browser",
            "minion_agent.tools.generation.generate_html",
            "minion_agent.tools.generation.save_and_generate_html",
            MCPTool(
                command="npx",
                args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/femtozheng/workspace", "/Users/femtozheng/python-project/minion-agent"]
            ),
        ],
    )

    main_agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.SMOLAGENTS, agent_config)
    result = await main_agent.run("搜索 DeepSeek Prover 的最新消息，汇总成一个 HTML，你的 HTML 应该尽可能美观，然后保存 HTML 到磁盘上")
    print(result)

asyncio.run(main())

这个脚本会生成一个包含最新信息的漂亮 HTML 文件，并保存到本地。

minion-agent 的技术优势

与其他商业解决方案相比，minion-agent 有以下优势：

成本效益
- 商业方案（如 Manus）：每月 39 美元，信用点有限，复杂任务可能几天就用完。
- minion-agent：完全开源，只需支付基础 API 费用。
功能扩展性
- 商业方案：功能固定，扩展困难。
- minion-agent：支持自定义工具和 MCP 协议，开放性强。
部署灵活性
- 商业方案：依赖云服务。
- minion-agent：支持本地部署和混合云模式。

这些特点让 minion-agent 在性价比和灵活性上脱颖而出。

为什么选择 minion-agent？

开源免费：无需额外费用，社区共同维护。
易于使用：提供简单 API 和清晰文档，上手快。
功能强大：集成了多种工具和框架。
可扩展性：支持自定义功能，适应性强。
活跃维护：持续更新，保持技术前沿。

适用场景

minion-agent 的应用范围非常广，包括：

研究人员：用于自动化研究和信息收集。
开发者：开发智能应用或自动化工具。
数据分析师：处理和分析数据。
内容创作者：辅助研究和创作内容。
企业用户：提升效率，优化流程。

如何安装和使用 minion-agent

安装方法

你可以通过以下两种方式安装 minion-agent：

使用 pip 安装
```
pip install minion-agent-x
```

从源代码安装

git clone git@github.com:femto/minion-agent.git
cd minion-agent
pip install -e .

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何让 minion-agent 回答问题：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework
from dotenv import load_dotenv
import os
import asyncio

load_dotenv()

async def main():
    agent_config = AgentConfig(
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        name="research_assistant",
        description="A helpful research assistant",
        model_args={
            "azure_endpoint": os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
            "api_key": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
            "api_version": os.environ.get("OPENAI_API_VERSION"),
        },
        model_type="AzureOpenAIServerModel",
    )

    agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.SMOLAGENTS, agent_config)
    result = await agent.run("What are the latest developments in AI?")
    print("Agent's response:", result)

asyncio.run(main())

配置说明

AgentConfig 类支持以下参数：

model_id：指定使用的模型（如 “gpt-4″）。
name：代理名称（默认 “Minion”）。
description：代理描述（可选）。
instructions：代理指令（可选）。
tools：代理可用工具列表。
model_args：模型参数（可选）。
agent_args：代理参数（可选）。

MCP 工具支持

minion-agent 支持 Model Context Protocol (MCP) 工具。以下是一个使用示例：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework, MCPTool

agent_config = AgentConfig(
    model_id="gpt-4",
    name="example_agent",
    tools=[
        "minion_agent.tools.browser_tool.browser",
        MCPTool(
            command="npx",
            args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/workspace"]
        )
    ]
)

agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.SMOLAGENTS, agent_config)
result = await agent.run("Browse the web and summarize findings")
print(result)

你还可以使用基于 SSE 的 MCP 工具，连接远程服务器：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework, MCPTool

agent_config = AgentConfig(
    model_id="gpt-4",
    name="example_agent",
    tools=[
        MCPTool({"url": "http://localhost:8000/sse"})
    ]
)

agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.SMOLAGENTS, agent_config)
result = await agent.run("Fetch data from SSE server")
print(result)

注意：使用 SSE 时，请确保连接的是可信服务器。

规划功能

你可以通过设置 planning_interval 启用自动规划功能：

from minion_agent import MinionAgent, AgentConfig, AgentFramework

agent_config = AgentConfig(
    model_id="gpt-4",
    name="planning_agent",
    agent_args={
        "planning_interval": 3,
        "additional_authorized_imports": "*"
    }
)

agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.SMOLAGENTS, agent_config)
result = await agent.run("Plan and execute a complex task")
print(result)

planning_interval 设置为 3 时，代理会每 3 步重新规划一次，确保任务顺利推进。

环境变量

使用前，请在 .env 文件中配置环境变量：

OPENAI_API_KEY=your_api_key_here

加入 minion-agent 社区

minion-agent 是一个社区驱动的项目，你可以通过以下方式参与：

GitHub：minion-agent 项目页面
Discord：加入讨论
微信讨论群：扫描二维码加入（二维码见文档）。

结语

minion-agent 是一个强大且灵活的 AI 代理框架，它不仅提供了丰富的功能，还通过开源的方式让每个人都能参与进来。无论你是想提升工作效率，还是探索 AI 技术，minion-agent 都是一个值得尝试的工具。

如果你觉得这个项目有价值，不妨在 GitHub 上给它一个 star，支持它的持续发展！

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