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## 概述
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。
[](https://www.youtube.com/watch?v=XDOG9fOaLjU)
## Hive 适合谁？
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。
以下情况 Hive 非常适合您：
- 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/aden-hive/hive/releases)** - 最新更新和版本
- **[路线图](../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+ - 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 **WSL（Windows 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/aden-hive/hive.git
cd hive
# 运行 quickstart 设置
./quickstart.sh
```
该脚本将安装：
- **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
- 最后，它将在浏览器中启动 Hive 开放界面
### 构建您的第一个智能体
在主页输入框中输入您想要构建的智能体
### 使用模板智能体
点击"Try a sample agent"查看模板。您可以直接运行模板，也可以选择在现有模板的基础上构建自己的版本。
## 功能特性
- **浏览器控制** - 控制您计算机上的浏览器来完成复杂任务
- **并行执行** - 并行执行生成的图。这样您可以让多个智能体同时为您完成工作
- **[目标驱动生成](../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](../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](../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](../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
- **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
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
GOAL["Define Goal"] --> GEN["Auto-Generate Graph"]
GEN --> EXEC["Execute Agents"]
EXEC --> MON["Monitor & Observe"]
MON --> CHECK{{"Pass?"}}
CHECK -- "Yes" --> DONE["Deliver Result"]
CHECK -- "No" --> EVOLVE["Evolve Graph"]
EVOLVE --> EXEC
GOAL -.- V1["Natural Language"]
GEN -.- V2["Instant Architecture"]
EXEC -.- V3["Easy Integrations"]
MON -.- V4["Full visibility"]
EVOLVE -.- V5["Adaptability"]
DONE -.- V6["Reliable outcomes"]
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
style V1 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V2 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V3 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V4 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V5 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
style V6 fill:#fff,stroke:#ed8c00,stroke-width:1px,color:#cc5d00
```
### Aden 的优势
| 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 | 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 | 集成成本控制与降级 |
### 工作原理
1. **[定义目标](../key_concepts/goals_outcome.md)** → 用简单语言描述您想要实现的目标
2. **编码智能体生成** → 创建[智能体图](../key_concepts/graph.md)、连接代码和测试用例
3. **[工作节点执行](../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. **[自适应](../key_concepts/evolution.md)** → 失败时，系统进化图并自动重新部署
## 运行智能体
现在您可以通过选择智能体（现有智能体或示例智能体）来运行它。您可以点击左上角的运行按钮，也可以与 Queen 智能体对话让它为您运行智能体。
## 文档
- **[开发者指南](../developer-guide.md)** - 开发者综合指南
- [入门指南](../getting-started.md) - 快速设置说明
- [配置指南](../configuration.md) - 所有配置选项
- [架构概述](../architecture/README.md) - 系统设计和结构
## 路线图
Aden Hive 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](../roadmap.md)。
```mermaid
flowchart TB
%% Main Entity
User([User])
%% =========================================
%% EXTERNAL EVENT SOURCES
%% =========================================
subgraph ExtEventSource [External Event Source]
E_Sch["Schedulers"]
E_WH["Webhook"]
E_SSE["SSE"]
end
%% =========================================
%% SYSTEM NODES
%% =========================================
subgraph WorkerBees [Worker Bees]
WB_C["Conversation"]
WB_SP["System prompt"]
subgraph Graph [Graph]
direction TB
N1["Node"] --> N2["Node"] --> N3["Node"]
N1 -.-> AN["Active Node"]
N2 -.-> AN
N3 -.-> AN
%% Nested Event Loop Node
subgraph EventLoopNode [Event Loop Node]
ELN_L["listener"]
ELN_SP["System Prompt
(Task)"]
ELN_EL["Event loop"]
ELN_C["Conversation"]
end
end
end
subgraph JudgeNode [Judge]
J_C["Criteria"]
J_P["Principles"]
J_EL["Event loop"] <--> J_S["Scheduler"]
end
subgraph QueenBee [Queen Bee]
QB_SP["System prompt"]
QB_EL["Event loop"]
QB_C["Conversation"]
end
subgraph Infra [Infra]
SA["Sub Agent"]
TR["Tool Registry"]
WTM["Write through Conversation Memory
(Logs/RAM/Harddrive)"]
SM["Shared Memory
(State/Harddrive)"]
EB["Event Bus
(RAM)"]
CS["Credential Store
(Harddrive/Cloud)"]
end
subgraph PC [PC]
B["Browser"]
CB["Codebase
v 0.0.x ... v n.n.n"]
end
%% =========================================
%% CONNECTIONS & DATA FLOW
%% =========================================
%% External Event Routing
E_Sch --> ELN_L
E_WH --> ELN_L
E_SSE --> ELN_L
ELN_L -->|"triggers"| ELN_EL
%% User Interactions
User -->|"Talk"| WB_C
User -->|"Talk"| QB_C
User -->|"Read/Write Access"| CS
%% Inter-System Logic
ELN_C <-->|"Mirror"| WB_C
WB_C -->|"Focus"| AN
WorkerBees -->|"Inquire"| JudgeNode
JudgeNode -->|"Approve"| WorkerBees
%% Judge Alignments
J_C <-.->|"aligns"| WB_SP
J_P <-.->|"aligns"| QB_SP
%% Escalate path
J_EL -->|"Report (Escalate)"| QB_EL
%% Pub/Sub Logic
AN -->|"publish"| EB
EB -->|"subscribe"| QB_C
%% Infra and Process Spawning
ELN_EL -->|"Spawn"| SA
SA -->|"Inform"| ELN_EL
SA -->|"Starts"| B
B -->|"Report"| ELN_EL
TR -->|"Assigned"| ELN_EL
CB -->|"Modify Worker Bee"| WB_C
%% =========================================
%% SHARED MEMORY & LOGS ACCESS
%% =========================================
%% Worker Bees Access (link to node inside Graph subgraph)
AN <-->|"Read/Write"| WTM
AN <-->|"Read/Write"| SM
%% Queen Bee Access
QB_C <-->|"Read/Write"| WTM
QB_EL <-->|"Read/Write"| SM
%% Credentials Access
CS -->|"Read Access"| QB_C
```
## 贡献
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/aden-hive/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，维护者会将其分配给您。包含可复现步骤和提案的 Issue 将优先处理。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
我们使用 [Discord](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk) 进行支持、功能请求和社区讨论。
- Discord - [加入我们的社区](https://discord.com/invite/MXE49hrKDk)
- Twitter/X - [@adenhq](https://x.com/aden_hq)
- LinkedIn - [公司主页](https://www.linkedin.com/company/teamaden/)
## 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。
[查看开放职位](https://jobs.adenhq.com/a8cec478-cdbc-473c-bbd4-f4b7027ec193/applicant)
## 安全
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。
## 常见问题（FAQ）
**问：Hive 支持哪些 LLM 提供商？**
Hive 通过 LiteLLM 集成支持 100 多个 LLM 提供商，包括 OpenAI（GPT-4、GPT-4o）、Anthropic（Claude 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。我们推荐使用 Claude、GLM 和 Gemini，因为它们性能最佳。
**问：我可以在 Hive 中使用 Ollama 等本地 AI 模型吗？**
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。
**问：Hive 与其他智能体框架有何不同？**
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](../key_concepts/evolution.md)并重新部署。这种自我改进循环是 Aden 独有的。
**问：Hive 是开源的吗？**
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。
**问：Hive 能处理复杂的生产级用例吗？**
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。
**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](../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](../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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