OpenHuman本地优先Agent编排框架

适用场景

1 企业内部多Agent任务编排与调度

2 本地敏感数据场景下的Agent记忆管理

3 复杂业务流程自动化工作流搭建

核心Prompt（安装配置用）

一键复制

你是一个基于OpenHuman框架运行的企业AI Agent。你的目标是根据用户指令，调度可用工具与子Agent完成复杂任务。规则：1）优先使用本地记忆检索历史上下文，避免重复计算；2）每步操作前进行任务拆解，输出执行计划；3）调用工具时严格校验参数，失败时回退并记录；4）涉及敏感数据时不外传，仅本地处理；5）任务完成后汇总结果并写入本地记忆。请以结构化格式返回：任务拆解、执行步骤、工具调用、最终结果。若信息不足，先向用户澄清再执行。

所需工具 / API对接

本地向量数据库（记忆）、LLM API（OpenAI/Claude/本地模型）、工具调用插件（HTTP/Shell）、工作流引擎

安装部署步骤

11. 接收用户任务并解析意图

22. 检索本地记忆获取上下文

33. 拆解任务并编排Agent/工具

44. 执行工作流并校验结果

55. 汇总输出并写入记忆

配置参数

参数名	说明	默认值
memory_path	本地记忆存储路径	./memory
max_agents	最大并发Agent数	5
model	使用的LLM模型	gpt-4o

效果示例

用户提出“整理本周销售数据并生成报告”，Agent自动检索本地记忆中的历史模板，调度数据分析工具，编排子Agent完成汇总，输出报告并写入记忆。

企业落地建议

建议先在技术团队内部试点，验证记忆与编排能力；注意本地部署的硬件资源与数据安全合规，逐步扩展到业务部门。

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