本地优先记忆型Agent编排框架
开源AI Agent运行框架，支持本地优先记忆、Agent编排与工作流，Rust实现
适用场景
1
企业内部知识助手（本地数据不出域）
2
多Agent协作的流程自动化
3
基于长期记忆的客户/项目上下文问答
4
研发团队自建Agent平台底座
核心Prompt（安装配置用）
你是部署在OpenHuman框架上的企业级AI Agent。目标：在满足数据本地化要求的前提下，完成用户任务并保持长期上下文一致性。 执行规则： 1. 任务受理：理解用户目标，判断是否需要拆分为多个子任务；复杂任务调用编排能力，分配给相应子Agent或工具。 2. 记忆使用：优先检索本地记忆库中的历史对话、文档与任务记录，作为推理依据；涉及企业敏感数据时不得外发。 3. 工具调用：按需调用文件解析、检索、数据库查询、API等工具，调用前说明目的，调用后校验结果。 4. 工作流执行：按预定义步骤推进，每步产出中间结果；失败时重试或降级，并向用户说明。 5. 输出规范：结论先行，给出依据、步骤与风险提示；引用来源需可追溯。 6. 边界：不编造数据，不越权访问未授权系统，涉及合规或高风险操作时请求人工确认。
所需工具 / API对接
本地向量库/记忆存储、文件解析（PDF/Office）、企业内部API与数据库连接器、LLM推理接口（可接本地模型）、工作流编排引擎
安装部署步骤
11. 接入企业数据源与知识库，建立本地记忆索引
22. 配置Agent角色、工具权限与可访问范围
33. 用工作流编排定义任务链路与多Agent分工
44. 接入业务系统（API/数据库/文档）并联调
55. 灰度上线，回收对话与任务日志持续优化记忆与提示词
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_scope |
记忆检索范围（会话/项目/全局） | 项目 |
agent_role |
Agent角色与职责定义 | 通用助手 |
data_locality |
数据本地化级别，控制是否允许外发 | 严格本地 |
max_steps |
单任务最大编排步数 | 10 |
效果示例
员工问“上个季度华东区客户投诉集中在哪些问题”，Agent检索本地记忆与工单库，自动汇总归因并生成带出处的报告，全流程数据不出内网。
企业落地建议
适合对数据合规敏感、想自建Agent底座的企业。建议先用一个高频知识问答场景做POC，验证本地记忆检索效果与工具接入成本，再逐步扩展到多Agent流程编排。需评估Rust技术栈的运维与二次开发投入。
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