AWorld

如果一个AI智能体不仅能完成任务，还能在过程中不断反思、生成训练数据、优化自身能力——它是否正在接近真正的“成长”？

这不是科幻设想。AWorld（Agent World）正是为此而生：一个为大规模智能体持续自我改进而设计的开源框架。它不只帮你构建智能体，更支持它们在复杂环境中协作、学习、进化。

其核心理念是：智能不应止于部署，而应始于运行时的持续反馈与重构。

通过融合多智能体系统、合成数据生成与云原生架构，AWorld 构建了一个支持“自主进化”的完整闭环——从任务执行到能力提升，全部由智能体自身驱动。

三大支柱：支撑智能体持续进化的基础

AWorld 的能力建立在三个关键技术支柱之上：

1. 多智能体系统（MAS）：构建可协作的“智能社会”

AWorld 支持创建由多个智能体组成的动态系统，每个智能体可扮演不同角色（如研究员、分析师、执行者），并通过标准化协议交互。

• 即插即用通信协议：定义智能体间信息交换格式，降低耦合
• 状态协同管理：确保团队共享上下文，避免信息孤岛
• 任务委派机制：高阶智能体可将子任务分配给专长代理

这使得复杂任务（如“调研某技术趋势并生成报告”）能被自动拆解、并行处理。

2. 超越单一模型的智能：用智能体生成智能

AWorld 的关键突破在于：让智能体自己成为训练数据的生产者。

• 利用智能体间的交互记录，生成高质量的指令微调数据；
• 通过自我反思与同行评审，生成带反馈的合成样本；
• 支持多样化行为采样，提升训练数据的覆盖广度。

这种方式打破了传统依赖人工标注或静态数据集的局限，实现“边做边学”。

3. 云原生架构：支持高并发与可扩展训练

为支撑大规模智能体训练与运行，AWorld 原生支持：

• 分布式执行环境，支持数千智能体并行运行；
• 高并发任务调度，适用于压力测试与强化学习；
• 弹性资源管理，适配本地开发与云端部署。

这让 AWorld 不仅适合原型验证，也能用于生产级系统构建。

三大核心能力模块

AWorld 将上述理念落地为三个清晰的功能模块：代理构建、拓扑编排、环境支持。

1. 代理构建：灵活定义你的智能体

你可以使用现代大语言模型（LLM）快速创建具备工具调用能力的智能体，并通过配置系统提示、记忆机制和外部工具集成来定制行为。

agent = Agent(
    conf=agent_config,
    name="我的第一个代理",
    system_prompt="你是一个有帮助的AI助手...",
    mcp_servers=["amap-mcp"],  # 集成地图等MCP工具
    mcp_config=mcp_config
)

该智能体可根据任务自主决策、调用工具、生成响应，具备基本的自主性。

2. 拓扑编排：组织智能体团队协同工作

AWorld 允许你将多个智能体组织成“团队”，按预设流程协作完成任务。

# 定义专业角色
researcher = Agent(
    name="研究代理",
    system_prompt="你是一位专家研究员..."
)

analyst = Agent(
    name="分析代理",
    system_prompt="你是一位专家分析师..."
)

# 组建协作团队
agent_team = Swarm(researcher, analyst)

这种“智能体集群”模式适用于需要分工与协作的复杂任务，如市场分析、自动化测试、多步骤决策等。

3. 环境支持：可控、可观测的运行时环境

AWorld 提供强大的运行环境支持，确保智能体行为可追踪、可分析、可复现：

这些能力使得智能体不仅能“动”，还能“被理解”和“被优化”。

工作流程：基于任务的统一执行模型

AWorld 的执行模型简洁而强大，围绕“任务”展开：

1. 任务创建
   定义输入、目标、参与智能体（单个或团队）、可用工具。
2. 任务执行
   通过 Runner 系统调度智能体完成任务，支持同步与异步模式。
3. 工具使用
   智能体可调用 MCP 工具（如地图、搜索、数据库）获取外部信息。
4. 结果返回
   输出结构化结果，包含最终响应与完整执行轨迹。

result = Runners.sync_run(
    input="请调研2025年AI编程工具趋势，并生成摘要",
    swarm=agent_team
)

这一模型既适用于简单问答，也支持多轮、多代理的复杂工作流。

多种运行方式，适配不同使用场景

AWorld 提供三种使用方式，满足从开发到生产的全链路需求：

🖥️ Web UI：可视化交互界面

aworld web

启动后访问 http://localhost:8000，即可通过图形界面与智能体交互，适合调试与演示。

🔌 REST API：系统集成接口

aworld api_server

启动 API 服务，其他应用可通过标准接口调用智能体能力，便于嵌入现有系统。

📜 脚本模式：程序化控制

from aworld.runner import Runners
# 自定义逻辑，灵活编排任务流

适合构建自动化流水线、训练循环或研究实验。

真正的亮点：支持智能体“自我改进”

AWorld 不只是一个运行平台，更是一个智能体能力进化引擎。

1. 合成训练数据生成

• 智能体在执行任务时产生高质量轨迹数据；
• 可自动标注动作意图、添加反思评论；
• 用于后续微调，提升决策质量。

2. 内建训练流水线

• 支持在线学习、强化学习、监督微调等多种训练范式；
• 可基于历史表现动态调整提示策略。

3. 基准测试支持

• 在 GAIA、BFCL 等标准评测中表现优异；
• 提供评估工具，量化智能体在复杂任务中的进步。

这意味着：今天的失败任务，可能成为明天的训练数据，推动智能体不断变强。

应用场景：不止于研究，更面向产品

AWorld 的即插即用 MAS 架构，使其适用于多种真实世界应用：

随着生态扩展，更多能力正在陆续开放。