MervinPraison/PraisonAI

PraisonAI 🦞 — 利用能够规划、研究、编码并将结果推送到 Telegram、Discord 和 WhatsApp 的 AI 智能体团队，实现复杂挑战的自动化解决——全天候运行。这是一个低代码、生产就绪的多智能体框架，具备 Handoffs、Guardrails、Memory、RAG 以及 100+ LLM 提供商支持，专注于简洁性、可定制性以及高效的人机协作。

``` ██████╗ ██████╗ █████╗ ██╗███████╗ ██████╗ ███╗ ██╗ █████╗ ██╗ ██╔══██╗██╔══██╗██╔══██╗██║██╔════╝██╔═══██╗████╗ ██║ ██╔══██╗██║ ██████╔╝██████╔╝███████║██║███████╗██║ ██║██╔██╗ ██║ ███████║██║ ██╔═══╝ ██╔══██╗██╔══██║██║╚════██║██║ ██║██║╚██╗██║ ██╔══██║██║ ██║ ██║ ██║██║ ██║██║███████║╚██████╔╝██║ ╚████║ ██║ ██║██║ ╚═╝ ╚═╝ ╚═╝╚═╝ ╚═╝╚═╝╚══════╝ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═══╝ ╚═╝ ╚═╝╚═╝ pip install praisonai ```

\* `export TAVILY_API_KEY=xxxxx` ## ⚡ 性能 PraisonAI 专为速度而构建，智能体实例化时间低于 4μs。这减少了开销，提高了响应速度，并有助于多智能体系统在实际生产负载中高效扩展。 | 性能指标 | PraisonAI | |--------------------|-----------| | 平均实例化时间 | **3.77 μs** | ## 🎯 用例 AI 智能体解决各行业的实际问题： | 用例 | 描述 | |----------|-------------| | 🔍 **研究与调查** | 自动进行深度研究、信息收集，并从多个来源生成洞察 | | 💻 **代码生成** | 使用理解您的代码库和需求的 AI 智能体编写、调试和重构代码 | | ✍️ **内容创作** | 通过多智能体团队生成博客文章、文档、营销文案和技术写作 | | 📊 **数据流水线** | 自动从 API、数据库和网络来源提取、转换和分析数据 | | 🤖 **客户支持** | 在 Telegram、Discord、Slack 上部署具备记忆和知识库支持的全天候支持机器人 | | ⚙️ **工作流自动化** | 使用能够移交任务、验证结果并自我修正的智能体自动化多步骤业务流程 | ## 支持的提供商 PraisonAI 通过无缝集成支持 100+ LLM 提供商：

查看全部 24 个提供商及示例

| 提供商 | 示例 | |----------|:-------:| | OpenAI | [示例](examples/python/providers/openai/openai_gpt4_example.py) | | Anthropic | [示例](examples/python/providers/anthropic/anthropic_claude_example.py) | | Google Gemini | [示例](examples/python/providers/google/google_gemini_example.py) | | Ollama | [示例](examples/python/providers/ollama/ollama-agents.py) | | Groq | [示例](examples/python/providers/groq/kimi_with_groq_example.py) | | DeepSeek | [示例](examples/python/providers/deepseek/deepseek_example.py) | | xAI Grok | [示例](examples/python/providers/xai/xai_grok_example.py) | | Mistral | [示例](examples/python/providers/mistral/mistral_example.py) | | Cohere | [示例](examples/python/providers/cohere/cohere_example.py) | | Perplexity | [示例](examples/python/providers/perplexity/perplexity_example.py) | | Fireworks | [示例](examples/python/providers/fireworks/fireworks_example.py) | | Together AI | [示例](examples/python/providers/together/together_ai_example.py) | | OpenRouter | [示例](examples/python/providers/openrouter/openrouter_example.py) | | HuggingFace | [示例](examples/python/providers/huggingface/huggingface_example.py) | | Azure OpenAI | [示例](examples/python/providers/azure/azure_openai_example.py) | | AWS Bedrock | [示例](examples/python/providers/aws/aws_bedrock_example.py) | | Google Vertex | [示例](examples/python/providers/vertex/vertex_example.py) | | Databricks | [示例](examples/python/providers/databricks/databricks_example.py) | | Cloudflare | [示例](examples/python/providers/cloudflare/cloudflare_example.py) | | AI21 | [示例](examples/python/providers/ai21/ai21_example.py) | | Replicate | [示例](examples/python/providers/replicate/replicate_example.py) | | SageMaker | [示例](examples/python/providers/sagemaker/sagemaker_example.py) | | Moonshot | [示例](examples/python/providers/moonshot/moonshot_example.py) | | vLLM | [示例](examples/python/providers/vllm/vllm_example.py) |

## 🌟 为什么选择 PraisonAI？ | | 特性 | 使用方法 | |--|---------|-----| | 🔌 | **MCP Protocol** — stdio, HTTP, WebSocket, SSE | `tools=MCP("npx ...")` | | 🧠 | **规划模式 (Planning Mode)** — 规划 → 执行 → 推理 | `planning=True` | | 🔍 | **深度研究** — 多步骤自主研究 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/agents/deep-research) | | 🤖 | **外部智能体** — 编排 Claude Code, Gemini CLI, Codex | [文档](https://docs.praison.ai/docs/code/external-agents) | | 🔄 | **智能体移交** — 无缝对话传递 | `handoff=True` | | 🛡️ | **Guardrails** — 输入/输出验证 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/concepts/guardrails) | | | **网页搜索 + 抓取** — 原生浏览 | `web_search=True` | | 🪞 | **自我反思** — 智能体审查自身输出 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/concepts/reflection) | | 🔀 | **工作流模式** — 路由、并行、循环、重复 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) | | 🧠 | **Memory (零依赖)** — 开箱即用 | `memory=True` |

查看全部 25 项特性

| | 特性 | 使用方法 | |--|---------|-----| | 💡 | **提示缓存** — 减少延迟和成本 | `prompt_caching=True` | | 💾 | **会话 + 自动保存** — 重启后保持持久状态 | `auto_save="my-project"` | | 💭 | **思考预算** — 控制推理深度 | `thinking_budget=1024` | | 📚 | **RAG + 基于质量的 RAG** — 自动质量评分检索 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/concepts/rag) | | 📊 | **模型路由器** — 自动路由至最具性价比的可用模型 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/model-router) | | 🧊 | **影子 Git 检查点** — 失败时自动回滚 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/checkpoints) | | 📡 | **A2A 协议** — 智能体间互操作 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/a2a) | | 📏 | **上下文压缩** — 永不触及 token 限制 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/context-compaction) | | 📡 | **遥测** — OpenTelemetry traces, spans, metrics | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/telemetry) | | 📜 | **策略引擎** — 声明式智能体行为控制 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/policy-engine) | | 🔄 | **后台任务** — 即发即弃智能体 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/background-tasks) | | 🔁 | **死循环检测** — 智能体卡住时自动恢复 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/doom-loop-detection) | | 🕸️ | **图谱记忆** — Neo4j 风格的关系追踪 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/graph-memory) | | 🏖️ | **沙箱执行** — 隔离的代码执行 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/sandbox) | | 🖥️ | **机器人网关** — 跨渠道多智能体路由 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/bot-gateway) |

## 🚀 快速开始 在 1 分钟内开始使用 PraisonAI： ``` # 安装 pip install praisonaiagents # 设置 API key export OPENAI_API_KEY=your_key_here # 创建一个简单的 agent python -c "from praisonaiagents import Agent; Agent(instructions='You are a helpful AI assistant').start('Write a haiku about AI')" ``` ## 📦 安装 ### Python SDK 专用于编码的轻量级包： ``` pip install praisonaiagents ``` 如需支持 CLI 的完整框架： ``` pip install praisonai ``` 🦞 **PraisonAI Claw** — 包含 UI、机器人、记忆、知识和网关的完整版： ``` pip install "praisonai[claw]" praisonai claw ``` 🔗 **PraisonAI Flow** — Langflow 可视化流程构建器： ``` pip install "praisonai[flow]" praisonai flow ``` 🤖 **PraisonAI UI** — 简洁的聊天界面： ``` pip install "praisonai[ui]" praisonai ui ``` ### JavaScript SDK ``` npm install praisonai ``` ## 📘 使用 Python 代码 ### 1. 单智能体 ``` from praisonaiagents import Agent agent = Agent(instructions="You are a helpful AI assistant") agent.start("Write a movie script about a robot in Mars") ``` ### 2. 多智能体 ``` from praisonaiagents import Agent, Agents research_agent = Agent(instructions="Research about AI") summarise_agent = Agent(instructions="Summarise research agent's findings") agents = Agents(agents=[research_agent, summarise_agent]) agents.start() ``` ### 3. MCP (Model Context Protocol) ``` from praisonaiagents import Agent, MCP # stdio - 本地 NPX/Python 服务器 agent = Agent(tools=MCP("npx @modelcontextprotocol/server-memory")) # Streamable HTTP - 生产环境服务器 agent = Agent(tools=MCP("https://api.example.com/mcp")) # WebSocket - 实时双向 agent = Agent(tools=MCP("wss://api.example.com/mcp", auth_token="token")) # 使用环境变量 agent = Agent( tools=MCP( command="npx", args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"], env={"BRAVE_API_KEY": "your-key"} ) ) ``` ### 4. 自定义工具 ``` from praisonaiagents import Agent, tool @tool def search(query: str) -> str: """Search the web for information.""" return f"Results for: {query}" @tool def calculate(expression: str) -> float: """Evaluate a math expression.""" return eval(expression) agent = Agent( instructions="You are a helpful assistant", tools=[search, calculate] ) agent.start("Search for AI news and calculate 15*4") ``` ### 5. 持久化 (数据库) ``` from praisonaiagents import Agent, db agent = Agent( name="Assistant", db=db(database_url="postgresql://localhost/mydb"), session_id="my-session" ) agent.chat("Hello!") # Auto-persists messages, runs, traces ``` ### 6. PraisonAI Claw 🦞 (仪表盘 UI) 通过单个命令将您的 AI 智能体连接到 **Telegram、Discord、Slack、WhatsApp** 等。 ``` pip install "praisonai[claw]" praisonai claw ``` 打开 **http://localhost:8082** — 该仪表盘内置 13 个页面：Chat、Agents、Memory、Knowledge、Channels、Guardrails、Cron 等。可直接从 UI 添加消息渠道。 ### 7. Langflow 集成 🔗 (可视化流程构建器) 在 Langflow 中使用 **拖放** 组件直观地构建多智能体工作流。 ``` pip install "praisonai[flow]" praisonai flow ``` 打开 **http://localhost:7861** — 使用 **Agent** 和 **Agent Team** 组件创建顺序或并行工作流。连接 Chat Input → Agent Team → Chat Output 以即时构建多智能体流水线。 ### 8. PraisonAI UI 🤖 (简洁聊天) 为您的 AI 智能体提供的轻量级聊天界面。 ``` pip install "praisonai[ui]" praisonai ui ``` ## 📄 使用 YAML (无代码) ### 示例 1：两个智能体协同工作 创建 `agents.yaml`： ``` framework: praisonai topic: "Write a blog post about AI" agents: researcher: role: Research Analyst goal: Research AI trends and gather information instructions: "Find accurate information about AI trends" writer: role: Content Writer goal: Write engaging blog posts instructions: "Write clear, engaging content based on research" ``` 运行： ``` praisonai agents.yaml ``` ### 示例 2：带自定义工具的智能体 在同一文件夹中创建两个文件： **agents.yaml:** ``` framework: praisonai topic: "Calculate the sum of 25 and 15" agents: calculator_agent: role: Calculator goal: Perform calculations instructions: "Use the add_numbers tool to help with calculations" tools: - add_numbers ``` **tools.py:** ``` def add_numbers(a: float, b: float) -> float: """ Add two numbers together. Args: a: First number b: Second number Returns: The sum of a and b """ return a + b ``` 运行： ``` praisonai agents.yaml ``` ## 🎯 CLI 快速参考 | 类别 | 命令 | |----------|----------| | **执行** | `praisonai`, `--auto`, `--interactive`, `--chat` | | **研究** | `research`, `--query-rewrite`, `--deep-research` | | **规划** | `--planning`, `--planning-tools`, `--planning-reasoning` | | **工作流** | `workflow run`, `workflow list`, `workflow auto` | | **记忆** | `memory show`, `memory add`, `memory search`, `memory clear` | | **知识** | `knowledge add`, `knowledge query`, `knowledge list` | | **会话** | `session list`, `session resume`, `session delete` | | **工具** | `tools list`, `tools info`, `tools search` | | **MCP** | `mcp list`, `mcp create`, `mcp enable` | | **开发** | `commit`, `docs`, `checkpoint`, `hooks` | | **调度** | `schedule start`, `schedule list`, `schedule stop` | ## ✨ 核心特性

🤖 核心智能体

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 单智能体 | [示例](examples/python/agents/single-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/single) | | 多智能体 | [示例](examples/python/general/mini_agents_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agents) | | 自动智能体 | [示例](examples/python/general/auto_agents_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/autoagents) | | 自我反思 AI 智能体 | [示例](examples/python/concepts/self-reflection-details.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/reflection) | | 推理 AI 智能体 | [示例](examples/python/concepts/reasoning-extraction.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/reasoning) | | 多模态 AI 智能体 | [示例](examples/python/general/multimodal.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/multimodal) |

🔄 工作流

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 简单工作流 | [示例](examples/python/workflows/simple_workflow.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) | | 带智能体的工作流 | [示例](examples/python/workflows/workflow_with_agents.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) | | 智能体路由 (`route()`) | [示例](examples/python/workflows/workflow_routing.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/routing) | | 并行执行 (`parallel()`) | [示例](examples/python/workflows/workflow_parallel.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/parallelisation) | | 遍历列表/CSV (`loop()`) | [示例](examples/python/workflows/workflow_loop_csv.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/repetitive) | | 评估器-优化器 (`repeat()`) | [示例](examples/python/workflows/workflow_repeat.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/evaluation) | | 条件步骤 | [示例](examples/python/workflows/workflow_conditional.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) | | 工作流分支 | [示例](examples/python/workflows/workflow_branching.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) | | 作流提前停止 | [示例](examples/python/workflows/workflow_early_stop.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) | | 工作流检查点 | [示例](examples/python/workflows/workflow_checkpoints.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agentflow) |

💻 代码与开发

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 代码解释器智能体 | [示例](examples/python/agents/code-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/codeagent) | | AI 代码编辑工具 | [示例](examples/python/code/code_editing_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/code/editing) | | 外部智能体 (全部) | [示例](examples/python/code/external_agents_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/code/external-agents) | | Claude Code CLI | [示例](examples/python/code/claude_code_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/code/claude-code) | | Gemini CLI | [示例](examples/python/code/gemini_cli_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/code/gemini-cli) | | Codex CLI | [示例](examples/python/code/codex_cli_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/code/codex-cli) | | Cursor CLI | [示例](examples/python/code/cursor_cli_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/code/cursor-cli) |

🧠 记忆与知识

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 记忆 (短期 & 长期) | [示例](examples/python/general/memory_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/memory) | | 基于文件的记忆 | [示例](examples/python/general/memory_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/memory) | | Claude 记忆工具 | [示例](examples/python/memory/claude_memory_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/claude-memory-tool) | | 添加自定义知识 | [示例](examples/python/concepts/knowledge-agents.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/knowledge) | | RAG 智能体 | [示例](examples/python/concepts/rag-agents.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/rag) | | 与 PDF 智能体对话 | [示例](examples/python/concepts/chat-with-pdf.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/chat-with-pdf) | | 数据读取器 (PDF, DOCX 等) | [CLI](https://docs.praison.ai/docs/cli/knowledge) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/chunking-strategies) | | 向量存储选择 | [CLI](https://docs.praison.ai/docs/cli/knowledge) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/knowledge-backends) | | 检索策略 | [CLI](https://docs.praison.ai/docs/cli/knowledge) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/retrieval-strategies) | | 重排序器 | [CLI](https://docs.praison.ai/docs/cli/knowledge) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/smart-retrieval) | | 索引类型 (向量/关键词/混合) | [CLI](https://docs.praison.ai/docs/cli/knowledge) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/incremental-indexing) | | 查询引擎 (子问题等) | [CLI](https://docs.praison.ai/docs/cli/knowledge) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/retrieval) |

🔬 研究与智能

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 深度研究智能体 | [示例](examples/python/agents/research-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/deep-research) | | 查询重写智能体 | [示例](examples/python/agents/query-rewriter-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/query-rewriter) | | 原生网页搜索 | [示例](examples/python/agents/websearch-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/websearch) | | 内置搜索工具 | [示例](examples/python/agents/websearch-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/tools/tavily) | | 统一网页搜索 | [示例](src/praisonai-agents/examples/web_search_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/tools/web-search) | | 网页抓取 (Anthropic) | [示例](examples/python/agents/web-fetch-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/model-capabilities) |

📋 规划与执行

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 规划模式 | [示例](examples/python/agents/planning-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/planning) | | 规划工具 | [示例](examples/python/agents/planning-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/planning) | | 规划推理 | [示例](examples/python/agents/planning-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/planning) | | 提示链 | [示例](examples/python/general/prompt_chaining.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/promptchaining) | | 评估器优化器 | [示例](examples/python/general/evaluator-optimiser.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/evaluation) | | 编排器工作者 | [示例](examples/python/general/orchestrator-workers.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/orchestration) |

👥 专业智能体

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 数据分析智能体 | [示例](examples/python/agents/data-analyst-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/data-analyst) | | 金融智能体 | [示例](examples/python/agents/finance-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/finance) | | 购物智能体 | [示例](examples/python/agents/shopping-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/shopping) | | 推荐智能体 | [示例](examples/python/agents/recommendation-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/recommendation) | | 维基百科智能体 | [示例](examples/python/agents/wikipedia-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/wikipedia) | | 编程智能体 | [示例](examples/python/agents/programming-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/programming) | | 数学智能体 | [示例](examples/python/agents/math-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/mathagent) | | Markdown 智能体 | [示例](examples/python/agents/markdown-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/markdown) | | 提示扩展智能体 | [示例](examples/python/agents/prompt-expander-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/prompt-expander) |

🎨 媒体与多模态

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 图像生成智能体 | [示例](examples/python/image/image-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/image-generation) | | 图像转文本智能体 | [示例](examples/python/agents/image-to-text-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/image-to-text) | | 视频智能体 | [示例](examples/python/agents/video-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/agents/video) | | 相机集成 | [示例](examples/python/camera/) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/camera-integration) |

🔌 协议与集成

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | MCP 传输 | [示例](examples/python/mcp/mcp-transports-overview.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/mcp/transports) | | WebSocket MCP | [示例](examples/python/mcp/websocket-mcp.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/mcp/sse-transport) | | MCP 安全 | [示例](examples/python/mcp/mcp-security.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/mcp/transports) | | MCP 可恢复性 | [示例](examples/python/mcp/mcp-resumability.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/mcp/sse-transport) | | MCP 配置管理 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/mcp) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/mcp) | | LangChain 集成智能体 | [示例](examples/python/general/langchain_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/langchain) |

🛡️ 安全与控制

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | Guardrails | [示例](examples/python/guardrails/comprehensive-guardrails-example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/guardrails) | | 人工审批 | [示例](examples/python/general/human_approval_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/approval) | | 规则与指令 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/features/rules) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/rules) |

⚙️ 高级特性

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 异步与并行处理 | [示例](examples/python/general/async_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/async) | | 并行化 | [示例](examples/python/general/parallelisation.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/parallelisation) | | 重复智能体 | [示例](examples/python/concepts/repetitive-agents.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/repetitive) | | 智能体移交 | [示例](examples/python/handoff/handoff_basic.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/handoffs) | | 有状态智能体 | [示例](examples/python/stateful/workflow-state-example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/stateful-agents) | | 自主工作流 | [示例](examples/python/general/autonomous-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/autonomy) | | 结构化输出智能体 | [示例](examples/python/general/structured_agents_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/structured) | | 模型路由器 | [示例](examples/python/agents/router-agent-cost-optimization.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/model-router) | | 提示缓存 | [示例](examples/python/agents/prompt-caching-agent.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/model-capabilities) | | 快速上下文 | [示例](examples/context/00_agent_fast_context_basic.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/fast-context) |

🛠️ 工具与配置

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 100+ 自定义工具 | [示例](examples/python/general/tools_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/tools/tools) | | YAML 配置 | [示例](examples/cookbooks/yaml/secondary_market_research_agents.yaml) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/developers/agents-playbook) | | 100+ LLM 支持 | [示例](examples/python/providers/openai/openai_gpt4_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/models) | | 回调智能体 | [示例](examples/python/general/advanced-callback-systems.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/hooks) | | 钩子 | [示例](examples/python/hooks/hooks_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/hooks) | | 中间件系统 | [示例](examples/middleware/basic_middleware.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/middleware) | | 可配置模型 | [示例](examples/middleware/configurable_model.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/configurable-model) | | 速率限制器 | [示例](examples/middleware/rate_limiter.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/rate-limiter) | | 注入工具状态 | [示例](examples/middleware/injected_state.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/injected-state) | | 影子 Git 检查点 | [示例](examples/checkpoints/basic_checkpoint.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/checkpoints) | | 后台任务 | [示例](examples/background/basic_background.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/background-tasks) | | 策略引擎 | [示例](examples/policy/basic_policy.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/policy-engine) | | 思考预算 | [示例](examples/thinking/basic_thinking.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/thinking-budgets) | | 输出风格 | [示例](examples/output/basic_output.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/output-styles) | | 上下文压缩 | [示例](examples/compaction/basic_compaction.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/context-compaction) |

📊 监控与管理

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 会话管理 | [示例](examples/python/sessions/comprehensive-session-management.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/session-management) | | 自动保存会话 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/session) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/session) | | 上下文历史 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/session) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/session) | | 遥测 | [示例](examples/python/telemetry/production-telemetry-example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/features/telemetry) | | 项目文档 (.praison/docs/) | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/docs) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/docs) | | AI 提交信息 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/commit) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/commit) | | 提示中的 @提及 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/mentions) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/mentions) |

🖥️ CLI 特性

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 斜杠命令 | [示例](examples/python/cli/slash_commands_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/slash-commands) | | 自主模式 | [示例](examples/python/cli/autonomy_modes_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/autonomy-modes) | | 成本追踪 | [示例](examples/python/cli/cost_tracking_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/cost-tracking) | | 仓库地图 | [示例](examples/python/cli/repo_map_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/repo-map) | | 交互式 TUI | [示例](examples/python/cli/interactive_tui_example.py) [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/interactive-tui) | | Git 集成 | [示例](examples/python/cli/git_integration_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/git-integration) | | 沙箱执行 | [示例](examples/python/cli/sandbox_execution_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/sandbox-execution) | | CLI 比较 | [示例](examples/compare/cli_compare_basic.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/compare) | | 配置文件/基准测试 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/profile) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/profile) | | 自动模式 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/auto) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/auto) | | 初始化 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/init) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/init) | | 文件输入 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/file-input) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/file-input) | | 最终智能体 | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/final-agent) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/final-agent) | | 最大 Token | [文档](https://docs.praison.ai/docs/cli/max-tokens) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/max-tokens) |

🧪 评估

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 准确性评估 | [示例](examples/eval/accuracy_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/eval) | | 性能评估 | [示例](examples/eval/performance_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/eval) | | 可靠性评估 | [示例](examples/eval/reliability_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/eval) | | 标准确评估 | [示例](examples/eval/criteria_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/eval) |

🎯 智能体技能

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 技能管理 | [示例](examples/skills/basic_skill_usage.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/skills) | | 自定义技能 | [示例](examples/skills/custom_skill_example.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/concepts/skills) |

⏰ 24/7 调度

| 特性 | 代码 | 文档 | |---------|:----:|:----:| | 智能体调度器 | [示例](examples/python/scheduled_agents/news_checker_live.py) | [📖](https://docs.praison.ai/docs/cli/scheduler) |

## 💻 使用 JavaScript 代码 ``` npm install praisonai export OPENAI_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx ``` ``` const { Agent } = require('praisonai'); const agent = new Agent({ instructions: 'You are a helpful AI assistant' }); agent.start('Write a movie script about a robot in Mars'); ``` ## ⭐ Star 历史 [](https://docs.praison.ai) ## 🎓 视频教程 通过我们全面的系列视频学习 PraisonAI：

查看全部 22 个视频教程

| 主题 | 视频 | |-------|--------| | 具备自我反思的 AI 智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=vLXobEN2Vc8) | | 推理数据生成智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=fUT332Y2zA8) | | 具备推理能力的 AI 智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=KNDVWGN3TpM) | | 多模态 AI 智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=hjAWmUT1qqY) | | AI 智能体工作流 | [](https://www.youtube.com/watch?v=yWTH44QPl2A) | | 异步 AI 智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=VhVQfgo00LE) | | 迷你 AI 智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=OkvYp5aAGSg) | | 具备记忆的 AI 智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=1hVfVxvPnnQ) | | 重复智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=dAYGxsjDOPg) | | 介绍 | [](https://www.youtube.com/watch?v=Fn1lQjC0GO0) | | 工具概览 | [](https://www.youtube.com/watch?v=XaQRgRpV7jo) | | 自定义工具 | [](https://www.youtube.com/watch?v=JSU2Rndh06c) | | Firecrawl 集成 | [](https://www.youtube.com/watch?v=UoqUDcLcOYo) | | 用户界面 | [](https://www.youtube.com/watch?v=tg-ZjNl3OCg) | | Crawl4AI 集成 | [](https://www.youtube.com/watch?v=KAvuVUh0XU8) | | 聊天界面 | [](https://www.youtube.com/watch?v=sw3uDqn2h1Y) | | 代码界面 | [](https://www.youtube.com/watch?v=_5jQayO-MQY) | | Mem0 集成 | [](https://www.youtube.com/watch?v=KIGSgRxf1cY) | | 训练 | [](https://www.youtube.com/watch?v=aLawE8kwCrI) | | 实时语音界面 | [](https://www.youtube.com/watch?v=frRHfevTCSw) | | 通话界面 | [](https://www.youtube.com/watch?v=m1cwrUG2iAk) | | 推理提取智能体 | [](https://www.youtube.com/watch?v=2PPamsADjJA) |

## 👥 贡献 欢迎贡献！Fork 仓库，创建分支，并提交 PR → [贡献指南](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI/blob/main/CONTRIBUTING.md) ## ❓ 常见问题与故障排除

ModuleNotFoundError: No module named 'praisonaiagents'

安装该包： ``` pip install praisonaiagents ```

API key not found / Authentication error

确保您已设置 API key： ``` export OPENAI_API_KEY=your_key_here ``` 对于其他提供商，请参阅 [Models 文档](https://docs.praison.ai/docs/models)。

如何使用本地模型？

``` # 先启动 Ollama 服务器 ollama serve # 设置环境变量 export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 ``` 更多详情请参阅 [Models 文档](https://docs.praison.ai/docs/models)。

如何将对话持久化到数据库？

使用 `db` 参数： ``` from praisonaiagents import Agent, db agent = Agent( name="Assistant", db=db(database_url="postgresql://localhost/mydb"), session_id="my-session" ) ``` 支持的数据库请参阅 [Persistence 文档](https://docs.praison.ai/docs/databases/overview)。

如何启用智能体记忆？

``` from praisonaiagents import Agent agent = Agent( name="Assistant", memory=True, # Enables file-based memory (no extra deps!) user_id="user123" ) ``` 更多选项请参阅 [Memory 文档](https://docs.praison.ai/docs/concepts/memory)。

如何同时运行多个智能体？

``` from praisonaiagents import Agent, Agents agent1 = Agent(instructions="Research topics") agent2 = Agent(instructions="Summarize findings") agents = Agents(agents=[agent1, agent2]) agents.start() ``` 更多示例请参阅 [Agents 文档](https://docs.praison.ai/docs/concepts/agents)。

如何使用 MCP 工具？

``` from praisonaiagents import Agent, MCP agent = Agent( tools=MCP("npx @modelcontextprotocol/server-memory") ) ``` 所有传输选项请参阅 [MCP 文档](https://docs.praison.ai/docs/mcp/transports)。

### 获取帮助 - 📚 [完整文档](https://docs.praison.ai) - 🐛 [报告问题](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI/issues) - 💬 [讨论区](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI/discussions)

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