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🚀 快速阅读
- 多设备连接：支持智能手机、智能眼镜等多种设备，简化设备端智能代理的开发。
- 高效模型集成：集成最先进的商业和开源基础模型，提供强大的智能支持。
- 复杂任务处理：支持 ReAct、DnC 等复杂算法，拓展代理的功能边界。
正文（附运行示例）
OmAgent 是什么
OmAgent 是 Om AI 与浙江大学滨江研究院联合开源的多模态语言代理框架，旨在简化设备端智能代理的开发。它支持文本、图像、视频和音频等多种输入形式，赋能智能手机、智能可穿戴设备、IP 摄像头等多种硬件设备。
OmAgent 通过抽象不同设备类型，简化了连接到先进多模态模型和算法的过程。它优化了计算流程，提供实时交互体验，具备易连接多样设备、集成前沿多模态模型、支持复杂问题解决算法等关键特点，提供直观的接口构建可扩展的代理，适应各种应用需求。
OmAgent 的主要功能
- 多设备连接：OmAgent 让连接物理设备变得非常简单，比如手机、眼镜等，能构建直接在设备上运行的应用，提供智能手机应用和对应的后端，用户无需担心复杂的设备连接问题，可以专注于代理功能的开发。
- 高效模型集成：集成 SOTA 模型，整合最先进的商业和开源基础模型，为应用开发者提供了最强大的智能支持。
- 算法实现接口：为研究人员和开发者提供易于使用的流程编排接口，方便他们实现最新的代理算法，如 ReAct、DnC 等。让 OmAgent 能够支持更复杂的任务和问题解决，拓展代理的功能边界。
如何运行 OmAgent
1. 安装 OmAgent
首先，确保你的 Python 版本 >= 3.10，然后使用 pip 安装 OmAgent 核心库：
pip install omagent-core
或者从源代码安装最新版本：
pip install -e omagent-core
2. 设置 Conductor 服务器
使用 Docker-Compose 启动 Conductor 服务器、Elasticsearch 和 Redis：
cd docker
docker-compose up -d
3. 配置 LLM 设置
在 configs/llms/gpt.yml 中配置你的 OpenAI API 密钥或兼容的端点：
export custom_openai_key="your_openai_api_key"
export custom_openai_endpoint="your_openai_endpoint"
4. 运行示例
运行简单的 VQA 示例，启动网页 GUI：
cd examples/step1_simpleVQA
python run_webpage.py
打开浏览器访问 http://127.0.0.1:7860，你将看到如下界面：
资源
- GitHub 仓库：github.com/om-ai-lab/O…
- arXiv 技术论文：arxiv.org/pdf/2406.16…
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