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llama-agents 是一个异步优先的框架，用于构建、迭代和生产化多智能体系统，包括多智能体通信、分布式工具执行、人工在环等。每个智能体被视为一个服务，不断处理传入的任务。智能体从消息队列中拉取和发布消息。系统顶部是控制平面，它跟踪正在进行的任务，网络中的服务，并决定哪个服务应该处理任务的下一步。

使用场景

• 构建一个包含多个智能体协同工作的客服系统，提高响应速度和服务质量。
• 开发一个分布式的数据分析平台，智能体可以并行处理数据，提升分析效率。
• 实现一个人工在环的自动化测试系统，智能体自动执行测试并由人工进行结果审核。

产品特色

• 支持多智能体通信和分布式工具执行
• 包含人工在环功能，实现更智能的任务处理
• 顶层控制平面跟踪任务和服务状态，智能决策任务处理流程
• 异步设计，提高系统处理能力和响应速度
• 支持Docker和Kubernetes部署，易于扩展和集成
• 提供丰富的API和CLI工具，便于开发者监控和交互

用户群体

目标受众为软件开发者和系统架构师，特别是那些需要构建复杂多智能体系统，或希望提高系统自动化和智能化水平的专业人士。

使用教程

• 安装llama-agents，使用pip安装并依赖llama-index-core。
• 设置智能体和初始组件，创建AgentService和ControlPlaneServer等。
• 编写智能体逻辑，定义智能体如何响应和处理消息队列中的任务。
• 启动消息队列和控制平面，确保系统组件正常运行。
• 注册智能体服务到消息队列和控制平面，使它们能够接收和发送消息。
• 使用LocalLauncher或ServerLauncher启动智能体系统，进行单次或服务器模式的运行。
• 通过客户端或CLI工具与智能体系统交互，创建任务并获取结果。