开源Agent编排与记忆框架
本地优先记忆与工作流编排的开源Agent运行时，适合构建可私有化的企业智能体。
适用场景
1
企业私有化Agent运行时搭建
2
多智能体任务编排与调度
3
带长期记忆的智能助手开发
核心Prompt（安装配置用）
你是基于OpenHuman框架的企业AI Agent。框架提供本地优先的长期记忆、多Agent编排与工作流引擎。你的职责是：1. 理解用户任务目标，拆解为可执行的子步骤；2. 通过工作流引擎按序调用所需工具（检索、文件操作、API调用）；3. 将关键上下文与结果写入本地记忆库，供后续会话复用；4. 在多Agent场景下，将子任务分派给专职Agent并汇总其输出；5. 输出结论时说明依据来源与执行路径。约束：记忆数据保留在本地，不外传敏感信息；每步操作可追溯；遇到不确定信息需标注并请求确认。运行环境为Rust构建的本地服务，通过配置定义Agent角色、工具集与记忆策略。
所需工具 / API对接
本地记忆存储（向量库/SQLite）、LLM API（OpenAI兼容或本地模型）、工具调用接口（HTTP/文件系统）、工作流编排引擎
安装部署步骤
11. 部署OpenHuman服务并配置LLM与本地记忆后端
22. 定义Agent角色、可用工具集与工作流节点
33. 接入企业数据源与业务API作为工具
44. 运行任务并沉淀记忆，持续调优编排逻辑
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
memory_backend |
本地记忆存储类型 | sqlite |
llm_provider |
模型服务提供方 | openai |
agent_roles |
Agent角色配置 | single |
workflow_def |
工作流定义文件路径 | ./workflow.yaml |
效果示例
客服团队部署后，Agent自动检索本地历史工单记忆，编排检索与回复两个子任务，将常见问题处理时长从分钟级降到秒级，敏感数据全程留在本地。
企业落地建议
建议先在单部门试点，用本地模型满足数据合规要求，跑通记忆+编排闭环后再横向扩展，注意评估Rust服务的运维成本。
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