ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;color: rgb(15, 76, 129);">Magentic-One 是微软开源的通用多智能体系统，能够像人类专家一样解决复杂的网络和文件任务，性能比肩 SOTA。它采用创新的多智能体架构，由 Orchestrator 代理协调其他专门代理完成任务，具有高度的模块化、灵活性和可扩展性。 Magentic-One 为开发者和研究人员提供了一个强大的平台，推动 AI 代理技术走向新的高度。
Magentic-One 基于微软的开源多智能体应用开发框架 AutoGen 构建。AutoGen 提供了模块化和灵活的多智能体范例，使得 Magentic-One 具有高度的灵活性和可扩展性，为开发者和研究人员提供了一个强大的平台。
图1：Magentic-One 示例，展示了其在各种领域解决开放式网络和文件任务的能力。
Magentic-One 采用独特的“多智能体”架构，其核心是一个名为 Orchestrator 的主Agent。Orchestrator 就像一位总指挥，负责任务分解和规划、指导其他Agent执行子任务、跟踪总体进度以及根据需要采取纠正措施。它通过内外双循环机制进行工作：
•外循环：管理任务分类账（包含事实、猜测和计划），制定整体策略。
•内循环：管理进度分类账（包含当前进度、代理的任务分配），监控执行情况并动态调整。
图2：Magentic-One 的 Orchestrator Agent的双循环机制，展示了其如何管理任务和进度。
Magentic-One 包含四个专门Agent，各司其职：
•WebSurfer：负责操作浏览器，进行网页导航、点击、输入、提取信息等操作。
•FileSurfer：负责处理本地文件，例如读取、导航、搜索等。
•Coder：负责编写和分析代码。
•ComputerTerminal：提供控制台 shell，用于执行 Coder 编写的代码。
这些Agent协同工作，就像一个高效的团队，共同完成复杂的任务。Magentic-One 支持多模态 LLM，并与模型无关，可以灵活地使用不同的 LLM 和 SLM，例如 GPT-4o 和 OpenAI o1-preview。
Magentic-One 提供了丰富的示例来帮助开发者快速上手。以下分别展示了 WebSurfer 和 Coder 的简单示例：
#...(省略部分代码)
asyncdefmain()->None:
#...(省略部分代码)
actual_surfer=awaitruntime.try_get_underlying_agent_instance(web_surfer.id,type=MultimodalWebSurfer)
awaitactual_surfer.init(
model_client=client,
downloads_folder=os.getcwd(),
start_page="https://www.bing.com",#设置起始页面
browser_channel="chromium",#使用Chromium浏览器
headless=False#显示浏览器窗口
)
#...(省略部分代码)这段代码演示了如何初始化和使用 WebSurfer 代理，通过设置headless = False可以直接观察浏览器操作。用户可以与 WebSurfer 交互，指示其执行各种网页操作。
#...(省略部分代码)
asyncdefmain()->None:
asyncwithDockerCommandLineCodeExecutor()ascode_executor:#使用Docker执行代码
#...(省略部分代码)
awaitExecutor.register(
runtime,
"Executor",
lambda:Executor("Aagentforexecutingcode",executor=code_executor,confirm_execution=confirm_code),
)
#...(省略部分代码)这段代码演示了如何使用 Coder 代理编写代码，并通过 Executor Agent 在 Docker 容器中执行代码，保证了代码执行的安全性。
为了评估 Magentic-One 的性能，微软推出了 AutoGenBench，这是一个开源的Agent基准测试工具。在 GAIA、AssistantBench 和 WebArena 等基准测试中，Magentic-One 取得了与最先进技术（SOTA）相当或更优的性能，证明了其作为通用Agent系统的强大实力。
图3：Magentic-One 在 GAIA、AssistantBench 和 WebArena 上的评估结果，误差线表示 95% 置信区间。WebArena 结果为自报告。
Magentic-One 的开源，为 AI Agent技术的发展带来了新的可能性。未来，我们可以期待 Magentic-One 在更多领域展现其强大的能力，例如：
• 更复杂、更智能的任务自动化
• 更自然、更流畅的人机交互
• 更安全、更可靠的 AI 应用
Magentic-One 代表了 AI Agent 技术发展的重要一步，它展现了多智能体系统在解决复杂任务方面的巨大潜力。随着技术的不断发展和完善，Magentic-One 将在未来发挥更大的作用，引领 AI Agent 新时代。
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