Aworld

🚀 AWorld：統一的智能體訓練與評估平臺

AWorld 是一個專門為計算機和手機使用任務打造的統一智能體訓練與評估框架。它為智能體開發者提供了強大且易用的環境，可用於測試、訓練和優化智能體在各類實際場景中的表現。

🚀 快速開始

安裝

pip install aworld

快速上手

from aworld import World, Agent

# 初始化世界和智能體
world = World()
agent = Agent()

# 執行任務
task_id = world.submit_task("your_task.yaml")
result = agent.execute(task_id)

# 獲取結果
print(result)

✨ 主要特性

開源與擴展性

AWorld 是開源項目，提供完整的代碼倉庫和詳盡文檔。支持通過插件機制擴展功能，允許開發者添加自定義工具和服務。

多模態支持

平臺不僅支持文本交互，還集成多種第三方服務（如網絡請求、圖像識別等），為智能體提供多模態能力。

📦 安裝指南

pip install aworld

💻 使用示例

基礎用法

from aworld import World, Agent

# 初始化世界和智能體
world = World()
agent = Agent()

# 執行任務
task_id = world.submit_task("your_task.yaml")
result = agent.execute(task_id)

# 獲取結果
print(result)

📚 詳細文檔

核心組件

智能體/Actor

AWorld 中的智能體是一個具備豐富功能的組件，能夠執行多種任務並與其他智能體協作。以下是智能體的主要屬性：

環境/世界模型

AWorld 提供了一個豐富的工具集和多種世界模型，用於模擬各種現實場景：

核心功能

統一的任務定義

AWorld 提供統一的任務定義接口，支持自定義任務和公開基準測試（如 GAIA、WebArena 等）。用戶可以通過編寫 YAML 配置文件快速定義新任務。

穩定的執行環境

平臺提供高效穩定的執行環境，內置多種調試工具和監控系統，確保智能體任務能夠順利完成。

詳盡的任務報告

AWorld 自動生成詳細的測試報告，包含以下關鍵指標：

• 效率：完成任務所需步驟數
• 成功率：任務完成率
• 成本：消耗的 token 數量
• 時間：執行任務所用時長

智能體訓練支持

除了評估功能，AWorld 還提供智能體訓練接口。用戶可以基於實際任務數據，持續優化智能體模型，並通過版本控制系統管理不同版本的智能體。

貢獻指南

歡迎社區參與 AWorld 的開發與維護。我們特別歡迎以下類型的貢獻：

1. 新功能開發
2. 任務定義擴展
3. 性能優化
4. 文檔完善

請通過 GitHub 提交 Pull Request 或者 Issues 反饋問題和建議。

項目地址

GitHub