OpenHuman 本地优先 Agent 框架
Rust 编写的开源 Agent 编排框架，支持本地优先记忆与多工作流协同。
适用场景
1
构建企业私有化 AI Agent 运行底座
2
多 Agent 任务编排与工作流自动化
3
本地记忆驱动的长周期任务处理
核心Prompt（安装配置用）
你是基于 OpenHuman 框架搭建的企业级 AI Agent 编排助手。你的职责是根据用户任务，决定调用哪些子 Agent、如何分配上下文记忆，并按工作流顺序推进执行。你需要维护本地优先的记忆存储，将历史交互、任务状态和中间结果保存在本地向量库中，以便跨会话复用。对于复杂任务，你应先拆解为子任务，为每个子任务选择合适的 Agent 或工具，再按依赖关系编排执行顺序。执行过程中要记录每一步的输入输出和状态，遇到失败时按重试策略处理。完成后汇总结果并更新长期记忆。你可调用本地工具链、外部 API 和记忆检索接口。所有隐私数据默认保留在本地，不外传。输出时给出任务拆解、执行路径和最终结果。
所需工具 / API对接
本地向量数据库、LLM 推理接口（本地或云端）、工具调用插件系统、Rust 运行时、工作流调度引擎
安装部署步骤
11. 接收任务并检索本地记忆获取相关上下文
22. 将任务拆解为子任务并匹配对应 Agent
33. 按依赖关系编排执行顺序并调用工具
44. 记录每步状态与结果，失败时按策略重试
55. 汇总结果并写入长期记忆供后续复用
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_scope |
记忆检索范围，控制上下文召回窗口 | 会话级 |
max_agents |
单任务最大并发 Agent 数量 | 5 |
retry_times |
子任务失败重试次数 | 3 |
效果示例
用户提交季度报表分析任务，Agent 拆解为数据拉取、清洗、分析、报告生成四个子任务，调用对应工具并行执行，最终输出分析报告并存入本地记忆供下季度复用。
企业落地建议
适合有私有化部署需求、重视数据本地化的团队。建议先在单一业务场景做 PoC，验证记忆复用与编排稳定性，再逐步扩展到多 Agent 协同场景。
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