亚马逊开源5级通用AI Agent：自动查询航班、天气，超4000颗星

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文章摘要

亚马逊云（AWS）近期开源了名为Multi-Agent Orchestrator的5级通用AI Agent框架，旨在通过多层级AI Agent处理复杂任务，并确保交互过程中的上下文一致性和连贯性。该框架的最大亮点之一是对Python和TypeScript的双语言支持，极大地提升了Agent的部署灵活性和应用环境适应性，满足了不同类型开发者的需求。Multi-Agent Orchestrator的核心架构由五个层级组成：Orchestrator、Classifier、Agent、Retrievers和Conversation Storage。Orchestrator作为核心协调者，负责管理信息流动、处理用户输入、编排响应生成以及处理错误场景。Classifier则负责检查用户输入、Agent描述和对话历史，选择最适合的Agent来处理请求。

Multi-Agent支持处理流式和非流式的Agent响应，能够适应不同的应用场景和数据传输需求。流式响应适用于需要实时处理大量数据的场景，如视频流处理或实时数据分析，而非流式响应则适用于不需要实时处理的场景，如电子邮件或批量数据导入。通过与Kafka、Amazon Kinesis等流处理服务集成，Multi-Agent能够实现高效的数据处理。此外，框架还提供了预构建的Agent模板，涵盖旅行、天气、数学和健康等领域，进一步扩展了其应用范围。

在业务流程展示中，Multi-Agent通过Classifier分析用户输入、Agent描述以及当前对话历史，选择最适合的Agent来处理请求。这一过程确保了多轮对话中的连贯性。选定Agent后，用户的输入被发送给该Agent进行处理，每个Agent在处理请求时都会自动检索其自身的对话历史记录，保证其能够记住之前与用户的对话内容。Agent生成的响应可以是标准模式或流式传输模式，具体取决于Agent的能力和初始化设置。Orchestrator自动保存用户的输入和Agent的响应至特定用户ID和会话ID对应的存储中，这一过程对实现多轮对话至关重要。

Multi-Agent Orchestrator还支持文本和语音交互，通过集成Amazon Connect和Lex等工具，增强了其在客户服务、呼叫中心等领域的应用能力。尽管Multi-Agent开源不久，但迅速获得了广泛关注，GitHub上的星标数已突破4000颗，显示出其在开发者社区中的高人气和潜在影响力。