docs(i18n): sync zh-CN.md with latest README and fix broken links

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2026-02-20 19:29:45 -05:00
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@@ -1,28 +1,31 @@
<p align="center">
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://storage.googleapis.com/aden-prod-assets/website/aden-title-card.png" />
<img width="100%" alt="Hive Banner" src="https://github.com/user-attachments/assets/a027429b-5d3c-4d34-88e4-0feaeaabbab3" />
</p>
<p align="center">
<a href="../../README.md">English</a> |
<a href="zh-CN.md">简体中文</a> |
<a href="es.md">Español</a> |
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<a href="pt.md">Português</a> |
<a href="ja.md">日本語</a> |
<a href="ru.md">Русский</a> |
<a href="ko.md">한국어</a>
</p>
[![Apache 2.0 License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg)](https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE)
[![Y Combinator](https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange)](https://www.ycombinator.com/companies/aden)
[![Docker Pulls](https://img.shields.io/docker/pulls/adenhq/hive?logo=Docker&labelColor=%23528bff)](https://hub.docker.com/u/adenhq)
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb)](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
[![Twitter Follow](https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5)](https://x.com/aden_hq)
[![LinkedIn](https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff)](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
<p align="center">
<a href="https://github.com/adenhq/hive/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="Apache 2.0 License" /></a>
<a href="https://www.ycombinator.com/companies/aden"><img src="https://img.shields.io/badge/Y%20Combinator-Aden-orange" alt="Y Combinator" /></a>
<a href="https://discord.com/invite/MXE49hrKDk"><img src="https://img.shields.io/discord/1172610340073242735?logo=discord&labelColor=%235462eb&logoColor=%23f5f5f5&color=%235462eb" alt="Discord" /></a>
<a href="https://x.com/aden_hq"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/teamaden?logo=X&color=%23f5f5f5" alt="Twitter Follow" /></a>
<a href="https://www.linkedin.com/company/teamaden/"><img src="https://custom-icon-badges.demolab.com/badge/LinkedIn-0A66C2?logo=linkedin-white&logoColor=fff" alt="LinkedIn" /></a>
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-102_Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
<p align="center">
<img src="https://img.shields.io/badge/AI_Agents-Self--Improving-brightgreen?style=flat-square" alt="AI Agents" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Multi--Agent-Systems-blue?style=flat-square" alt="Multi-Agent" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Goal--Driven-Development-purple?style=flat-square" alt="Goal-Driven" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Headless-Development-purple?style=flat-square" alt="Headless" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Human--in--the--Loop-orange?style=flat-square" alt="HITL" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Production--Ready-red?style=flat-square" alt="Production" />
</p>
@@ -30,250 +33,236 @@
<img src="https://img.shields.io/badge/OpenAI-supported-412991?style=flat-square&logo=openai" alt="OpenAI" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Anthropic-supported-d4a574?style=flat-square" alt="Anthropic" />
<img src="https://img.shields.io/badge/Google_Gemini-supported-4285F4?style=flat-square&logo=google" alt="Gemini" />
<img src="https://img.shields.io/badge/MCP-Tools-00ADD8?style=flat-square" alt="MCP" />
</p>
## 概述
构建可靠的、自我改进的 AI 智能体,无需硬编码工作流。通过与编码智能体对话来定义目标,框架会生成带有动态创建连接代码的节点图。当出现问题时,框架会捕获故障数据,通过编码智能体进化智能体,并重新部署。内置的人机协作节点、凭证管理和实时监控让您在保持适应性的同时拥有完全控制权。
构建可靠的、自主的、自我改进的 AI 智能体,无需硬编码工作流。通过与编码智能体对话来定义目标,框架会生成带有动态创建连接代码的节点图。当出现问题时,框架会捕获故障数据,通过编码智能体进化智能体,并重新部署。内置的人机协作节点、凭证管理和实时监控让您在保持适应性的同时拥有完全控制权。
访问 [adenhq.com](https://adenhq.com) 获取完整文档、示例和指南。
## 什么是 Aden
## Hive 适合谁?
<p align="center">
<img width="100%" alt="Aden Architecture" src="../assets/aden-architecture-diagram.jpg" />
</p>
Hive 专为想要**构建生产级 AI 智能体**而无需手动编写复杂工作流的开发者和团队设计。
Aden 是一个用于构建、部署、运营和适应 AI 智能体的平台
以下情况 Hive 非常适合您
- **构建** - 编码智能体根据自然语言目标生成专业的工作智能体(销售、营销、运营)
- **部署** - 无头部署,支持 CI/CD 集成和完整的 API 生命周期管理
- **运营** - 实时监控、可观测性和运行时护栏确保智能体可靠运行
- **适应** - 持续评估、监督和适应确保智能体随时间改进
- **基础设施** - 共享内存、LLM 集成、工具和技能为每个智能体提供支持
- 希望 AI 智能体**执行真实业务流程**,而不仅仅是演示
- 偏好**目标驱动开发**,而非硬编码工作流
- 需要**自愈和自适应智能体**,随时间不断改进
- 要求**人机协作控制**、可观测性和成本限制
- 计划在**生产环境**中运行智能体
如果您只是在做简单的实验性智能体链或一次性脚本,Hive 可能并不是最佳选择。
## 何时使用 Hive
在以下场景中使用 Hive
- 长时间运行的自主智能体
- 强护栏、流程和控制要求
- 基于失败持续改进
- 多智能体协调
- 随目标演进的框架
## 快速链接
- **[文档](https://docs.adenhq.com/)** - 完整指南和 API 参考
- **[自托管指南](https://docs.adenhq.com/getting-started/quickstart)** - 在您的基础设施上部署 Hive
- **[更新日志](https://github.com/adenhq/hive/releases)** - 最新更新和版本
<!-- - **[路线图](https://adenhq.com/roadmap)** - 即将推出的功能和计划 -->
- **[路线图](../../docs/roadmap.md)** - 即将推出的功能和计划
- **[报告问题](https://github.com/adenhq/hive/issues)** - Bug 报告和功能请求
- **[贡献指南](../../CONTRIBUTING.md)** - 如何贡献和提交 PR
## 快速开始
### 前置要求
- [Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) - 用于智能体开发
- [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) (v20.10+) - 可选,用于容器化工具
- Python 3.11+ - 用于智能体开发
- Claude Code、Codex CLI 或 Cursor - 用于使用智能体技能
> **Windows 用户注意:** 强烈建议使用 **WSLWindows Subsystem for Linux** 或 **Git Bash** 运行本框架。某些核心自动化脚本在标准命令提示符或 PowerShell 中可能无法正确执行。
### 安装
> **注意**
> Hive 使用 `uv` 工作区布局,不通过 `pip install` 安装。
> 从仓库根目录运行 `pip install -e .` 只会创建一个占位包,Hive 将无法正常运行。
> 请使用下方的 quickstart 脚本来设置环境。
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/adenhq/hive.git
cd hive
# 运行 Python 环境设置
# 运行 quickstart 设置
./quickstart.sh
```
将安装:
该脚本将安装:
- **framework** - 核心智能体运行时和图执行器
- **aden_tools** - 19 个 MCP 工具提供智能体能力
- 所有必需的依赖项
- **framework** - 核心智能体运行时和图执行器(在 `core/.venv` 中)
- **aden_tools** - 智能体能力所需的 MCP 工具(在 `tools/.venv` 中)
- **凭证存储** - 加密 API 密钥存储(`~/.hive/credentials`
- **LLM 提供商** - 交互式默认模型配置
- 使用 `uv` 安装所有必需的 Python 依赖
### 构建您的第一个智能体
```bash
# 安装 Claude Code 技能(一次性)
./quickstart.sh
# 使用 Claude Code 构建智能体
claude> /hive
# 测试您的智能体
claude> /hive-test
claude> /hive-debugger
# 运行您的智能体
PYTHONPATH=exports uv run python -m your_agent_name run --input '{...}'
# (在单独终端)启动交互式仪表盘
hive tui
# 或直接运行
hive run exports/your_agent_name --input '{"key": "value"}'
```
**[📖 完整设置指南](../environment-setup.md)** - 智能体开发的详细说明
## 编码智能体支持
### Codex CLI
Hive 原生支持 [OpenAI Codex CLI](https://github.com/openai/codex)v0.101.0+)。
1. **配置:** `.codex/config.toml` 包含 `agent-builder` MCP 服务器(已纳入 git 追踪)
2. **技能:** `.agents/skills/` 指向 Hive 技能的符号链接(已纳入 git 追踪)
3. **启动:** 在仓库根目录运行 `codex`,然后输入 `use hive`
### Opencode
Hive 原生支持 [Opencode](https://github.com/opencode-ai/opencode)。
1. **设置:** 运行 quickstart 脚本
2. **启动:** 在项目根目录打开 Opencode
3. **激活:** 在聊天中输入 `/hive` 切换到 Hive Agent
4. **验证:** 询问智能体 *"List your tools"* 确认连接
**[📖 完整设置指南](../../docs/environment-setup.md)** - 智能体开发的详细说明
### Antigravity IDE 支持
技能和 MCP 服务器也适用于 [Antigravity IDE](https://antigravity.google/)Google 的 AI 驱动 IDE)。**最简单的方式:** 在 hive 仓库文件夹中打开终端并运行(使用 `./` — 脚本在仓库内部):
```bash
./scripts/setup-antigravity-mcp.sh
```
**重要:** 运行设置脚本后务必重启/刷新 Antigravity IDE — MCP 服务器仅在启动时加载。重启后,**agent-builder** 和 **tools** MCP 服务器应该可以连接。技能位于 `.agent/skills/` 下(指向 `.claude/skills/` 的符号链接)。
## 功能特性
- **目标驱动开发** - 用自然语言定义目标;编码智能体生成智能体图和连接代码来实现它们
- **自适应智能体** - 框架捕获故障,更新目标并更新智能体图
- **动态节点连接** - 没有预定义边;连接代码由任何有能力的 LLM 根据您的目标生成
- **[目标驱动开发](../../docs/key_concepts/goals_outcome.md)** - 用自然语言定义目标;编码智能体生成智能体图和连接代码来实现它们
- **[自适应](../../docs/key_concepts/evolution.md)** - 框架捕获故障,根据目标进行校准,并进化智能体图
- **[动态节点连接](../../docs/key_concepts/graph.md)** - 没有预定义边;连接代码由任何有能力的 LLM 根据您的目标生成
- **SDK 封装节点** - 每个节点开箱即用地获得共享内存、本地 RLM 内存、监控、工具和 LLM 访问
- **人机协作** - 干预节点暂停执行以等待人工输入,支持可配置的超时和升级
- **[人机协作](../../docs/key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)** - 干预节点暂停执行以等待人工输入,支持可配置的超时和升级
- **实时可观测性** - WebSocket 流式传输用于实时监控智能体执行、决策和节点间通信
- **交互式 TUI 仪表盘** - 带有实时图形视图、事件日志和对话界面的终端仪表盘
- **成本与预算控制** - 设置支出限制、节流和自动模型降级策略
- **生产就绪** - 可自托管,为规模和可靠性而构建
## 集成
Hive 被构建为模型无关和系统无关的框架。
- **LLM 灵活性** - Hive 框架设计支持各种类型的 LLM,包括通过 LiteLLM 兼容提供商的托管和本地模型
- **业务系统连接** - Hive 框架设计通过 MCP 将各种业务系统作为工具连接,如 CRM、支持、消息、数据、文件和内部 API
## 为什么选择 Aden
传统智能体框架要求您手动设计工作流、定义智能体交互并被动处理故障。Aden 颠覆了这一范式——**您描述结果,系统自动构建自己**。
Hive 专注于生成运行真实业务流程的智能体,而非通用智能体。Hive 颠覆了这一范式**您描述结果,系统自动构建自己**——提供目标驱动的、自适应的体验,配备易用的工具集和集成
```mermaid
flowchart LR
subgraph BUILD["🏗️ BUILD"]
GOAL["Define Goal<br/>+ Success Criteria"] --> NODES["Add Nodes<br/>Event Loop"]
NODES --> EDGES["Connect Edges<br/>on_success/failure/conditional"]
EDGES --> TEST["Test & Validate"] --> APPROVE["Approve & Export"]
end
GOAL["定义目标"] --> GEN["自动生成图"]
GEN --> EXEC["执行智能体"]
EXEC --> MON["监控与观测"]
MON --> CHECK{{"通过?"}}
CHECK -- "是" --> DONE["交付结果"]
CHECK -- "否" --> EVOLVE["进化图"]
EVOLVE --> EXEC
subgraph EXPORT["📦 EXPORT"]
direction TB
JSON["agent.json<br/>(GraphSpec)"]
TOOLS["tools.py<br/>(Functions)"]
MCP["mcp_servers.json<br/>(Integrations)"]
end
subgraph RUN["🚀 RUNTIME"]
LOAD["AgentRunner<br/>Load + Parse"] --> SETUP["Setup Runtime<br/>+ ToolRegistry"]
SETUP --> EXEC["GraphExecutor<br/>Execute Nodes"]
subgraph DECISION["Decision Recording"]
DEC1["runtime.decide()<br/>intent → options → choice"]
DEC2["runtime.record_outcome()<br/>success, result, metrics"]
end
end
subgraph INFRA["⚙️ INFRASTRUCTURE"]
CTX["NodeContext<br/>memory • llm • tools"]
STORE[("FileStorage<br/>Runs & Decisions")]
end
APPROVE --> EXPORT
EXPORT --> LOAD
EXEC --> DECISION
EXEC --> CTX
DECISION --> STORE
STORE -.->|"Analyze & Improve"| NODES
style BUILD fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style EXPORT fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style RUN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#333
style DECISION fill:#ffcc80,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style INFRA fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:3px,color:#fff
style STORE fill:#ed8c00,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style GOAL fill:#ffbe42,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style GEN fill:#ffb100,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#333
style EXEC fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style MON fill:#ff9800,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
style CHECK fill:#fff59d,stroke:#ed8c00,stroke-width:2px,color:#333
style DONE fill:#4caf50,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#fff
style EVOLVE fill:#e8763d,stroke:#cc5d00,stroke-width:2px,color:#fff
```
### Aden 的优势
| 传统框架 | Aden |
| ------------------ | ------------------ |
| 传统框架 | Hive |
| ---------------------- | ---------------------------------- |
| 硬编码智能体工作流 | 用自然语言描述目标 |
| 手动图定义 | 自动生成智能体图 |
| 被动错误处理 | 主动自我进化 |
| 被动错误处理 | 结果评估和自适应 |
| 静态工具配置 | 动态 SDK 封装节点 |
| 单独设置监控 | 内置实时可观测性 |
| DIY 预算管理 | 集成成本控制降级 |
| DIY 预算管理 | 集成成本控制降级 |
### 工作原理
1. **定义目标** → 用简单语描述您想要实现的目标
2. **编码智能体生成** → 创建智能体图、连接代码和测试用例
3. **工作节点执行** → SDK 封装节点以完全可观测性和工具访问运行
1. **[定义目标](../../docs/key_concepts/goals_outcome.md)** → 用简单语描述您想要实现的目标
2. **编码智能体生成** → 创建[智能体图](../../docs/key_concepts/graph.md)、连接代码和测试用例
3. **[工作节点执行](../../docs/key_concepts/worker_agent.md)** → SDK 封装节点以完全可观测性和工具访问运行
4. **控制平面监控** → 实时指标、预算执行、策略管理
5. **自我改进** → 失败时,系统进化图并自动重新部署
5. **[自适应](../../docs/key_concepts/evolution.md)** → 失败时,系统进化图并自动重新部署
## Aden 与其他框架的比较
## 运行智能体
Aden 在智能体开发方面采取了根本不同的方法。虽然大多数框架要求您硬编码工作流或手动定义智能体图,但 Aden 使用**编码智能体从自然语言目标生成整个智能体系统**。当智能体失败时,框架不仅记录错误——它会**自动进化智能体图**并重新部署
> **注意:** 详细的框架比较表和常见问题解答,请参阅英文版 [README.md](README.md)。
### 何时选择 Aden
选择 Aden 当您需要:
- 智能体从失败中**自我改进**而无需人工干预
- **目标驱动的开发**,您描述结果而非工作流
- 具有自动恢复和重新部署的**生产可靠性**
- 无需重写代码即可**快速迭代**智能体架构
- 具有实时监控和人工监督的**完整可观测性**
选择其他框架当您需要:
- **类型安全、可预测的工作流**PydanticAI、Mastra
- **RAG 和文档处理**LlamaIndex、Haystack
- **智能体涌现的研究**(CAMEL)
- **实时语音/多模态**TEN Framework
- **简单的组件链接**LangChain、Swarm
## 项目结构
```
hive/
├── core/ # 核心框架 - 智能体运行时、图执行器、协议
├── tools/ # MCP 工具包 - 19 个工具提供智能体能力
├── exports/ # 智能体包 - 预构建的智能体和示例
├── docs/ # 文档和指南
├── scripts/ # 构建和实用脚本
├── .claude/ # Claude Code 技能用于构建智能体
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
```
## 开发
### Python 智能体开发
使用框架构建和运行目标驱动的智能体:
`hive` CLI 是运行智能体的主要界面
```bash
# 一次性设置
./quickstart.sh
# 交互式浏览和运行智能体(推荐)
hive tui
# 这将安装:
# - framework 包(核心运行时)
# - aden_tools 包(19 个 MCP 工具)
# - 所有依赖项
# 直接运行特定智能体
hive run exports/my_agent --input '{"task": "Your input here"}'
# 使用 Claude Code 技能构建新智能体
claude> /hive
# 使用 TUI 仪表盘运行特定智能体
hive run exports/my_agent --tui
# 测试智能体
claude> /hive-test
# 运行智能体
PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'
# 交互式 REPL
hive shell
```
完整设置说明请参阅 [environment-setup.md](../environment-setup.md)
TUI 会扫描 `exports/``examples/templates/` 中的可用智能体
> **直接使用 Python(替代方式):** 也可以使用 `PYTHONPATH=exports uv run python -m agent_name run --input '{...}'` 运行智能体
完整设置说明请参阅 [environment-setup.md](../../docs/environment-setup.md)。
## 文档
- **[开发者指南](../developer-guide.md)** - 开发者综合指南
- [入门指南](docs/getting-started.md) - 快速设置说明
- [配置指南](docs/configuration.md) - 所有配置选项
- [架构概述](docs/architecture/README.md) - 系统设计和结构
- **[开发者指南](../../docs/developer-guide.md)** - 开发者综合指南
- [入门指南](../../docs/getting-started.md) - 快速设置说明
- [TUI 指南](../../docs/tui-selection-guide.md) - 交互式仪表盘使用
- [配置指南](../../docs/configuration.md) - 所有配置选项
- [架构概述](../../docs/architecture/README.md) - 系统设计和结构
## 路线图
Aden 智能体框架旨在帮助开发者构建面向结果的、自适应的智能体。请在此查看我们的路线图
Aden 智能体框架旨在帮助开发者构建面向结果的、自适应的智能体。详情请参阅 [roadmap.md](../../docs/roadmap.md)。
[roadmap.md](../roadmap.md)
## 贡献
```mermaid
timeline
title Aden Agent Framework Roadmap
section Foundation
Architecture : Node-Based Architecture : Python SDK : LLM Integration (OpenAI, Anthropic, Google) : Communication Protocol
Coding Agent : Goal Creation Session : Worker Agent Creation : MCP Tools Integration
Worker Agent : Human-in-the-Loop : Callback Handlers : Intervention Points : Streaming Interface
Tools : File Use : Memory (STM/LTM) : Web Search : Web Scraper : Audit Trail
Core : Eval System : Pydantic Validation : Docker Deployment : Documentation : Sample Agents
section Expansion
Intelligence : Guardrails : Streaming Mode : Semantic Search
Platform : JavaScript SDK : Custom Tool Integrator : Credential Store
Deployment : Self-Hosted : Cloud Services : CI/CD Pipeline
Templates : Sales Agent : Marketing Agent : Analytics Agent : Training Agent : Smart Form Agent
```
我们欢迎社区贡献!我们特别希望获得构建工具、集成和框架示例智能体的帮助([查看 #2805](https://github.com/adenhq/hive/issues/2805))。如果您有兴趣扩展其功能,这是最好的起点。请参阅 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md) 了解指南。
**重要:** 请在提交 PR 之前先认领 Issue。在 Issue 下评论认领,维护者将在 24 小时内分配给您。这有助于避免重复工作。
1. 找到或创建 Issue 并获得分配
2. Fork 仓库
3. 创建功能分支(`git checkout -b feature/amazing-feature`
4. 提交更改(`git commit -m 'Add amazing feature'`
5. 推送到分支(`git push origin feature/amazing-feature`
6. 创建 Pull Request
## 社区与支持
@@ -283,19 +272,6 @@ timeline
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [公司主页](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 贡献
我们欢迎贡献!请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 了解指南。
**重要提示:** 请在提交 PR 之前先认领 Issue。在 Issue 下评论认领,维护者将在 24 小时内分配给您。我们致力于避免重复工作,让大家的努力不被浪费。
1. 找到或创建 Issue 并获得分配
2. Fork 仓库
3. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
4. 提交更改 (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
5. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
6. 创建 Pull Request
## 加入我们的团队
**我们正在招聘!** 加入我们的工程、研究和市场推广团队。
@@ -304,35 +280,57 @@ timeline
## 安全
有关安全问题,请参阅 [SECURITY.md](SECURITY.md)。
有关安全问题,请参阅 [SECURITY.md](../../SECURITY.md)。
## 许可证
本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 文件。
本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 详情请参阅 [LICENSE](../../LICENSE) 文件。
## 常见问题 (FAQ)
## 常见问题FAQ
> **注意:** 完整的常见问题解答,请参阅英文版 [README.md](README.md)。
**问:Hive 支持哪些 LLM 提供商?**
**问:Aden 是否依赖 LangChain 或其他智能体框架?**
Hive 通过 LiteLLM 集成支持 100 多个 LLM 提供商,包括 OpenAIGPT-4、GPT-4o)、AnthropicClaude 模型)、Google Gemini、DeepSeek、Mistral、Groq 等。只需设置适当的 API 密钥环境变量并指定模型名称即可。
不。Aden 从头开始构建,不依赖 LangChain、CrewAI 或其他智能体框架。该框架设计精简灵活,动态生成智能体图而非依赖预定义组件。
**问:我可以在 Hive 中使用 Ollama 等本地 AI 模型吗?**
**问:Aden 支持哪些 LLM 提供商?**
可以!Hive 通过 LiteLLM 支持本地模型。只需使用模型名称格式 `ollama/model-name`(例如 `ollama/llama3``ollama/mistral`),并确保 Ollama 在本地运行即可。
Aden 通过 LiteLLM 集成支持 100 多个 LLM 提供商,包括 OpenAIGPT-4、GPT-4o)、AnthropicClaude 模型)、Google Gemini、Mistral、Groq 等。只需设置适当的 API 密钥环境变量并指定模型名称即可。
**问:Hive 与其他智能体框架有何不同?**
**问:Aden 是开源的吗?**
Hive 使用编码智能体从自然语言目标生成整个智能体系统——您无需硬编码工作流或手动定义图。当智能体失败时,框架会自动捕获故障数据、[进化智能体图](../../docs/key_concepts/evolution.md)并重新部署。这种自我改进循环是 Aden 独有的。
是的,Aden 在 Apache License 2.0 下完全开源。我们积极鼓励社区贡献和协作。
**问:Hive 是开源的吗?**
**问:Aden 与其他智能体框架有何不同?**
是的,Hive 在 Apache License 2.0 下完全开源。我们积极鼓励社区贡献和协作。
Aden 使用编码智能体从自然语言目标生成整个智能体系统——您无需硬编码工作流或手动定义图。当智能体失败时,框架会自动捕获故障数据、进化智能体图并重新部署。这种自我改进循环是 Aden 独有的。
**问:Hive 能处理复杂的生产级用例吗?**
**问:Aden 支持人机协作工作流吗?**
可以。Hive 明确为生产环境设计,具备自动故障恢复、实时可观测性、成本控制和水平扩展支持等功能。该框架可处理从简单自动化到复杂多智能体工作流的各种场景。
是的,Aden 通过干预节点完全支持人机协作工作流,这些节点会暂停执行以等待人工输入。包括可配置的超时和升级策略,实现人类专家与 AI 智能体的无缝协作。
**问:Hive 支持人机协作工作流吗?**
是的,Hive 通过干预节点完全支持[人机协作](../../docs/key_concepts/graph.md#human-in-the-loop)工作流,这些节点会暂停执行以等待人工输入。包括可配置的超时和升级策略,实现人类专家与 AI 智能体的无缝协作。
**问:Hive 支持哪些编程语言?**
Hive 框架使用 Python 构建。JavaScript/TypeScript SDK 已在路线图中。
**问:Hive 智能体可以与外部工具和 API 交互吗?**
可以。Aden 的 SDK 封装节点提供内置工具访问,框架支持灵活的工具生态系统。智能体可以通过节点架构与外部 API、数据库和服务集成。
**问:成本控制如何工作?**
Hive 提供精细的预算控制,包括支出限制、节流和自动模型降级策略。您可以在团队、智能体或工作流级别设置预算,支持实时成本跟踪和告警。
**问:在哪里可以找到示例和文档?**
访问 [docs.adenhq.com](https://docs.adenhq.com/) 获取完整指南、API 参考和入门教程。仓库中的 `docs/` 文件夹也包含文档,以及完整的[开发者指南](../../docs/developer-guide.md)。
**问:如何为 Aden 做贡献?**
欢迎贡献!Fork 仓库,创建功能分支,实现您的更改,然后提交 Pull Request。详细指南请参阅 [CONTRIBUTING.md](../../CONTRIBUTING.md)。
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