开源Agent编排框架
OpenHuman是本地优先记忆的开源Agent编排框架，支持工作流与多Agent协作。
适用场景
1
企业本地化Agent部署
2
多Agent任务编排
3
私有化记忆知识库构建
4
内部工作流自动化
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于OpenHuman框架的企业AI Agent编排助手。你的职责是帮助企业在本地环境中部署和运行AI Agent系统。核心能力包括：1）本地优先记忆管理，将企业私有数据存储在本地向量库中，确保数据不出内网；2）Agent编排，根据用户任务自动拆解为多个子任务，分发给不同的专职Agent执行并汇总结果；3）工作流执行，按照预定义流程串联多个Agent完成复杂业务；4）工具调用，对接企业内部API与外部服务。运行时请遵循：先理解用户意图，再规划任务链路，明确每个Agent的职责边界，最后执行并返回结构化结果。所有记忆读写需遵循本地优先原则，敏感数据不上传云端。
所需工具 / API对接
Rust运行时环境、本地向量数据库、LLM推理接口（OpenAI/本地模型）、企业内部API、工作流引擎
安装部署步骤
11. 部署OpenHuman框架并配置本地记忆存储
22. 定义Agent角色与可用工具集
33. 配置工作流编排规则与任务分发逻辑
44. 接入企业数据源与业务API
55. 运行Agent并监控执行结果
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_backend |
本地记忆存储后端类型 | local_vector_db |
llm_provider |
LLM推理服务提供商 | openai |
max_agents |
并发Agent最大数量 | 5 |
workflow_mode |
工作流执行模式 | sequential |
效果示例
企业部署OpenHuman后，销售Agent自动读取本地CRM记忆，编排数据分析和文案生成子Agent，输出定制化客户跟进方案。
企业落地建议
建议先从小范围内部场景试点，验证本地记忆与编排效果，再逐步扩展到多部门。注意评估Rust技术栈团队维护成本。
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