Heutzutage können Entwickler ihre Aufmerksamkeit vom Streben nach Manus -Einladungscodes verlagern und sich der riesigen Welt der Open -Source -Community zuwenden. Das Camel-AI-Team kündigte kürzlich die Einführung eines innovativen Projekts namens Owl (optimiertes Personallernen) an. Dieses Multi-Agent-Kollaborationsrahmen basierend auf dem Camel-AI-Framework hat einen revolutionären Sturm im Bereich der automatisierten Aufgabenverarbeitung mit seiner herausragenden Leistung und seinem offenen Konzept ausgelöst.
Owl erzielte bemerkenswerte Ergebnisse in der berühmten Gaia -Benchmark, die den Open Source -Framework mit einer durchschnittlichen Punktzahl von 58,18 überschritten hat. Diese Leistung übertraf nicht nur die offene Forschung von Huggingface, sondern ließ die Menschen auch die Zukunft von Manus wundern. Das Camel-AI-Team reagierte mit Humor im Geek-Stil: "Das war's? Lassen Sie uns in 0 Tagen wiederholen!"
Im scharfen Gegensatz zu Manus 'mysteriöses internes Beta- und Himmel-Hoch-Einladungs-Code von Owl ist das größte Highlight von Owl das vollständig Open-Source-Merkmal. Entwickler können direkt Code auf Github erhalten, dieses leistungsstarke Rahmen persönlich erleben und an der Konstruktion von OWL teilnehmen, um gemeinsam einen leistungsstärkeren Allround-Open-Source-Agenten zu schaffen. Die Projektadresse wurde veröffentlicht: https://github.com/camel-ai/owl.
Die intelligente Leistung von Owl ist weit über die Erwartungen hinaus, und sein Kern liegt in einer flexiblen und effizienten Zusammenarbeit mit mehreren Agenten. Durch dynamische Agenteninteraktion erreicht Owl natürlichere, effizientere und robuste Aufgabenautomatisierung. Es führt nicht nur dazu, dass mehrere AIs zusammenarbeiten, sondern sich auch auf die Kollaborationsmuster und Kommunikationsprotokolle zwischen ihnen konzentrieren.
Die leistungsstarken Funktionen der Aufgabenautomatisierung von Owl sollen die Grenzen der Aufgabenautomatisierung fördern und die Art und Weise innovieren, wie KI -Agenten zusammenarbeiten, um praktische Probleme zu lösen. Das Camel-AI-Team bietet klare und klare Installations-Tutorials. Unabhängig davon, ob Conda oder Venv verwendet werden, können Entwickler die Owl -Betriebsumgebung schnell erstellen und API -Schlüssel gemäß den Richtlinien konfigurieren.
Darüber hinaus liefert Owl auch Skripte, die die Testergebnisse von Gaia -Benchmark reproduzieren, um den Entwicklern die Überprüfung ihrer Leistung zu ermöglichen. Das Camel-AI-Team hat die zukünftige Entwicklungsrichtung von OWL angekündigt, einschließlich des Schreibens von Technologie-Blogs, die Verbesserung des Tool-Ökosystems und die Entwicklung komplexerer Agent-Interaktionsmodelle.
Durch das Studium der technischen Route von Manus repliziert und überträgt er seine Funktionen aktiv und übertrifft aktiv. Das Camel-AI-Team hat den Workflow-Replikatplan und den Ubuntu Toolkit Replica-Plan gestartet. Dies bedeutet, dass das, was Manus tun kann, z. B. das Starten von Ubuntu -Containern, eine Verbindung zu Datenquellen, automatische Erzeugung von Aufgabenlisten, Ausführung von Terminalbefehlen, Parsen von Dateien, Betriebsbrowsern usw. Die OWL implementiert sie auch aktiv und wird flexibler.
Noch aufregender ist, dass die Technologie der zuvor entwickelten Camel-AI-Krabben auch in Owl integriert wird. Dies bedeutet, dass Owl in Zukunft nicht nur in der Lage sein wird, Cloud -Container zu steuern, sondern auch zu hoffen, Anwendungen auf Mobiltelefonen und Computern, echten Fernbedienungen über mehrere Geräte und alle Szenarien direkt zu steuern und zu einem wahren Open -Source -Manus Pro Max zu werden.