腾讯开源了一个通用智能体，又刷榜了GAIA！

腾讯优图实验室悄摸摸开源了 ​​Youtu-agent​​， 在较复杂的的深度搜索和工具使用benchmark上表现不错，今天给家人们分享一下他的亮点。

不依赖GPT/Claude的SOTA

最值得一提的是，上面的评测都是使用的DeepSeek ！！！！

以后不能随便说，现在的Agent离开Claude，啥也不是了？

所以他的框架到底有些什么亮点呢？

最大的亮点：像聊天一样生成Agent

对新手来说，配置Agent很烦人。

他们搞了一个自动智能体生成的功能。

别的框架是，你可能要适配一些类代码，或者比较复杂的yaml配置。

在youtu-agent里边，只需要运行一个脚本，它就会像聊天一样，通过问答交互来理解你的需求，然后自动为你生成并保存一个配置好的Agent。

就类似下面这样，很简单。

# 运行这个脚本，开始和元智能体对话
python scripts/gen_simple_agent.py

# 对话结束后，运行它为你生成好的Agent配置
python scripts/cli_chat.py --stream --config generated/xxx

用AI来创建AI的模式，应该能大幅降低上手门槛，让大伙可以把精力真正聚焦在任务本身，而不是繁琐的配置上。

示例

wide research：

数据分析：

粗看架构

提供了单、多智能体两种模式。

可以处理直接的、单一目标的任务，也能通过编排多个专用Agent来解决复杂的多步骤问题，也就是扩展性不错。

工具以工具包的形式存在。一个工具包，可以有多个工具，支持MCP。

toolkits:
  search:
    mode: builtin
    name: search_toolkit
    activated_tools: [web_search, local_search]
  document:
    mode: builtin
    name: document_toolkit

对外的环境感知，可以从简单的 shell 环境到复杂的基于浏览器的系统。 浏览器环境的架构比较复杂。浏览器工具自带了，search_google、go_to_url、click_element、scroll_down/up等等常用工具

from utu.env import BrowserEnv
 
browser_env = BrowserEnv(trace_id="unique_session_id")

上下文管理模块，也做了比较细致的，输入处理、记忆管理、状态追踪的工作。

特色，分析平台

同时集成了 OpenTelemetry（用于对接Phoenix等实时监控前端）和 DBTracingProcessor（用于将追踪数据持久化到数据库）。

可以实时调试，也可以做长期的离线分析。

结果会保存到本地，并可在分析平台中进一步查看。

最后

感兴趣的小伙伴，可以自行体验：​​​https://github.com/Tencent/Youtu-agent/tree/main​​

本文转载自​​探索AGI​​，作者：猕猴桃