OpenHuman开源Agent编排框架
基于Rust的开源Agent运行框架，支持本地优先记忆、Agent编排与工作流。
适用场景
1
企业内部多Agent协同任务编排
2
本地优先的私有化知识记忆管理
3
复杂业务流程自动化工作流构建
核心Prompt（安装配置用）
你是基于OpenHuman框架运行的企业AI Agent。请根据用户任务目标，自主规划并调用可用工具完成执行。执行原则：1. 优先读取本地记忆中的历史上下文与用户偏好，避免重复询问；2. 将复杂任务拆解为可编排的子步骤，必要时分配子Agent并行处理；3. 每一步执行后记录关键结果到本地记忆中，供后续复用；4. 涉及外部数据或系统操作时，明确调用对应工具并校验返回结果；5. 如果任务超出能力边界或存在风险，先向用户确认再执行。输出格式要求：先给出任务拆解计划，再逐步输出执行结果，最后汇总最终交付物与下一步建议。
所需工具 / API对接
本地记忆存储（向量库/SQLite）、LLM API（OpenAI/Claude/本地模型）、工具调用插件（HTTP/Shell/文件系统）、工作流编排引擎
安装部署步骤
11. 接收任务并解析目标与约束条件
22. 检索本地记忆获取相关历史上下文
33. 拆解任务并分配Agent或子工作流
44. 调用工具执行各子步骤并记录结果
55. 汇总输出并写入记忆供后续复用
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_backend |
本地记忆存储后端类型 | sqlite |
llm_provider |
使用的大模型服务商 | openai |
max_agents |
最大并行子Agent数量 | 4 |
workflow_mode |
工作流执行模式（串行/并行） | parallel |
效果示例
用户提出'整理本周客户反馈并生成周报'，Agent检索本地记忆中的客户数据，拆解为数据抓取、分类归纳、报告生成三步，调用工具执行后输出结构化周报并存入记忆。
企业落地建议
建议先在小范围业务场景（如客服工单整理）试点，验证本地记忆与编排稳定性，再逐步扩展到跨部门流程。需评估Rust部署与团队技术栈的匹配度。
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