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开发与工具自动化工作流#多智能体协作#任务自动化#实时信息检索#多模态处理#浏览器自动化#文档解析#代码执行普通产品开源
简介 :
OWL是基于CAMEL-AI框架开发的前沿多智能体协作框架，旨在通过动态智能体交互实现更自然、高效和稳健的任务自动化。该框架在GAIA基准测试中以58.18的平均分在开源框架中排名第一，展现了其在多智能体协作领域的强大实力。OWL支持多种功能，包括实时信息检索、多模态处理、浏览器自动化、文档解析和代码执行，并提供了丰富的内置工具集，适用于多种复杂任务和基准测试。其主要优点是能够灵活应对多样化任务需求，提升任务执行效率。
需求人群 :
该产品适用于需要高效任务自动化和多智能体协作的开发者、研究人员以及企业用户。它特别适合那些需要处理复杂任务、多模态数据和实时信息检索的场景，能够显著提高工作效率和任务执行能力。
总访问量： 492.1M
占比最多地区： US(19.34%)
本站浏览量 ： 70.1K
使用场景
通过OWL查询苹果公司的最新股价。
使用OWL分析社交媒体上关于气候变化的最新观点。
利用OWL帮助调试Python代码。
借助OWL总结一篇研究论文的主要观点。
产品特色
实时信息检索：从维基百科、谷歌搜索等在线资源获取最新信息。
多模态处理：支持处理互联网或本地的视频、图像和音频数据。
浏览器自动化：通过Playwright框架模拟浏览器交互，包括滚动、点击、输入处理等。
文档解析：从Word、Excel、PDF和PowerPoint文件中提取内容，转换为文本或Markdown格式。
代码执行：使用Python代码解释器编写和执行代码。
内置工具集：提供包括ArxivToolkit、AudioAnalysisToolkit、CodeExecutionToolkit等在内的丰富工具集，支持多种专业任务。
支持多种模型后端：兼容OpenAI、Qwen、DeepSeek等多种模型，用户可根据需求选择。
使用教程
1. 克隆OWL的GitHub仓库：`git clone https://github.com/camel-ai/owl.git`
2. 进入项目目录：`cd owl`
3. 安装依赖：`pip install uv`，然后创建虚拟环境并安装所有依赖。
4. 配置环境变量：复制并重命名`.env_template`为`.env`，并填写API密钥。
5. 启动OWL：运行`python owl/run.py`开始使用。
6. 使用Web界面：运行`python run_app.py`启动Web界面，通过界面选择模型和配置API密钥。
7. 运行实验：切换到特定分支（如`gaia58.18`），运行`python run_gaia_roleplaying.py`复现基准测试结果。
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