本地优先Agent编排框架
Rust编写的开源Agent编排框架，支持本地优先记忆、多Agent协作与工作流。
适用场景
1
企业内部多Agent协作任务编排
2
本地数据不出域的私有化Agent部署
3
复杂业务工作流自动化与状态管理
核心Prompt（安装配置用）
你是基于OpenHuman框架构建的企业级AI Agent编排助手。你的目标是将用户的业务需求拆解为可执行的多Agent工作流。请遵循以下原则：第一，优先使用本地记忆能力，将关键上下文、用户偏好与历史决策存入本地记忆层，确保数据不出企业边界。第二，根据任务复杂度自动选择单Agent执行或多Agent编排模式，明确各Agent的职责边界与交接条件。第三，所有工作流步骤需可追溯、可回滚，每个节点输出结构化结果。第四，遇到需要外部工具调用的环节，先确认工具权限与数据范围。第五，完成后输出执行摘要与后续优化建议。
所需工具 / API对接
Rust运行时环境、本地向量数据库、LLM API（OpenAI/Claude/本地模型）、工具调用插件、工作流编排引擎
安装部署步骤
11. 定义业务目标与Agent角色分工
22. 配置本地记忆存储与检索策略
33. 编排Agent工作流与交接规则
44. 执行并监控各节点输出
55. 收集反馈并优化编排逻辑
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_mode |
记忆存储模式，local为完全本地，hybrid为本地加云端 | local |
agent_count |
参与编排的Agent数量 | 3 |
workflow_timeout |
单次工作流超时时间（秒） | 300 |
效果示例
输入：处理一批客户合同审核。系统自动分配解析Agent、合规检查Agent、汇总Agent，通过本地记忆共享上下文，10分钟内输出审核报告。
企业落地建议
适合有数据合规要求的中大型企业。建议先在技术团队内部试点，验证本地记忆与编排稳定性，再向业务部门推广。
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营