使用 KaibanJS 将多智能体 AI 引入 JavaScript

引言

多智能体 AI 系统正在重新定义各行业的自动化和决策制定，使 AI 智能体能够动态协作以解决复杂任务。虽然 CrewAI 和 AutoGen 等框架已在 Python 中推广了多智能体协作，但 JavaScript 开发者常常发现自己没有专门的解决方案。 KaibanJS 改变了这一切。

KaibanJS 是一个开源 JavaScript 框架，旨在协调 **多智能体 AI 系统**，允许开发者定义专门的智能体、管理任务并将大型语言模型 (LLM) 无缝集成到实际应用中。

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为什么在 JavaScript 中使用多智能体 AI？

全球有超过 2000 万 JavaScript 开发者，对能够无缝集成到 **Node.js、React 和其他 JavaScript 环境** 中的 AI 框架的需求比以往任何时候都更加迫切。传统上，AI 工具主要集中在 Python 上，使得 JavaScript 开发者不得不依赖外部 API 或繁琐的适配。

KaibanJS 通过以下方式消除了这些障碍：

• 原生 JavaScript 多智能体系统 – 无需切换到 Python 进行 AI 工作流程。
• 实时 AI 编排 – 在 JavaScript 应用程序中动态执行 AI 智能体。
• 无缝 LLM 集成 – 轻松使用 OpenAI、Anthropic、Mistral 或任何 LLM 提供商。
• 可定制的智能体行为 – 通过任务特定的目标和推理能力微调智能体。

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KaibanJS 的工作原理

KaibanJS 的核心操作基于三个关键概念：

1. 智能体 – 具备推理、行动和协作完成任务能力的 AI 实体。
2. 任务 – 智能体必须完成的明确目标，包括具体的输入和预期输出。
3. 团队 – 协同工作、协调角色以实现复杂目标的智能体组。

案例研究：AI 驱动的市场研究

想象一下，您需要分析一家公司的商业模式、融资历史和市场地位。我们可以部署一个 KaibanJS 中的 AI 智能体团队来**自动化研究过程**，而不是手动搜索多个来源。

第 1 步：定义智能体

每个智能体专门负责一个特定的研究领域：

import { Agent, Task, Team } from 'kaibanjs';
import { TavilySearchResults } from '@langchain/community/tools/tavily_search';

const searchTool = new TavilySearchResults({
    maxResults: 5,
    apiKey: 'ENV_TAVILY_API_KEY',
});

const businessModelAgent = new Agent({
    name: 'Business Model Analyst',
    role: 'Analyze Business Model and Scalability',
    goal: 'Extract and analyze information about the company’s revenue sources and scalability.',
    tools: [searchTool]
});

const fundingAgent = new Agent({
    name: 'Funding Specialist',
    role: 'Research Funding and Growth',
    goal: 'Gather data on funding rounds, investors, and key growth metrics.',
    tools: [searchTool]
});

第 2 步：分配任务

每个智能体都被分配一个目标明确的任务：

const businessModelTask = new Task({
    description: 'Search for information about the business model and scalability of {companyName}.',
    expectedOutput: 'Detailed report on revenue sources and scalability.',
    agent: businessModelAgent
});

const fundingTask = new Task({
    description: 'Search for detailed data on the funding history and growth metrics of {companyName}.',
    expectedOutput: 'Comprehensive report on funding rounds, amounts raised, and investors.',
    agent: fundingAgent
});

第 3 步：协调团队并执行

我们创建一个智能体团队，提供一个输入公司名称，然后启动工作流程：

const team = new Team({
    name: 'Company Research Team',
    agents: [businessModelAgent, fundingAgent],
    tasks: [businessModelTask, fundingTask],
    inputs: { companyName: 'Vercel' },
    env: { OPENAI_API_KEY: 'ENV_OPENAI_API_KEY' }
});

team.start();

这个过程**自动化了公司研究**，在极短的时间内提供结构化洞察，而手动完成则需要更长的时间。

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KaibanJS 与 CrewAI 和 AutoGen 的比较

KaibanJS 将**多智能体 AI 协调带到 JavaScript**，使其成为构建 AI 驱动的自动化、研究管道或决策系统的开发者的理想选择。

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为什么尝试 KaibanJS？

如果您是一位希望在不切换到 Python 的情况下利用 AI 的 JavaScript 开发者，**KaibanJS 提供了一个直观、可扩展且 JavaScript 原生的解决方案**。凭借对多智能体编排、无缝 LLM 集成和实时看板式任务管理的支持，它简化了**JavaScript 驱动应用程序**的复杂 AI 工作流程。

准备好开始使用多智能体 AI 进行构建了吗？

🌐 网站： KaibanJS
💻 GitHub 仓库： GitHub
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