大家好啊！ 本系列文章主要是笔者对一些列Agent的初体验，这些Agent实现原理各不相同，希望大家喜欢！
上一篇文章，咱们介绍了阿里WebAgent之WebDancer，WebDancer通过SFT+RL的方法使得LLM成为了ReAct LLM，最后我们通过实验也看到WebDancer在深度问题求索上有不俗的表现。就在前段时间，腾讯宣布开源了一款简单且强大的通用Agent：Youtu-Agent，其号称在WebWalkerQA数据集上达到60.71% 的准确度（使用DeepSeek-V3-0324），另外使用DeepSeek-V3.1达到71.47%，可以看到这个准确度已经挺高的了，如果大家看过之前的文章，阿里的WebWalker在此数据集上的表现大概是在40%左右，如果大家想了解WebWalkerQA的数据集可以看看之前那片文章！
接下来我们来看看腾讯对该项目的介绍：
Youtu-Agent是一个灵活、高性能的框架，用于构建、运行和评估自主智能体。除了在基准测试中名列前茅，该框架还提供了强大的智能体能力，采用开源模型即可实现例如数据分析、文件处理、深度研究等功能。可以看到Youtu-Agent的功能还是挺强大的，那我们赶紧来来"尝尝鲜"。
一、安装
# Clone the project repository
git clone https://github.com/TencentCloudADP/youtu-agent.git
cd youtu-agent
# We use `uv` to manage the virtual environment and dependencies
# Create the virtual environment
uv venv
# Activate the environment
source .venv/bin/activate
# Install all dependencies, including development tools
uv sync --group dev
# Create your environment configuration file from the example
cp .env.example .env安装这里没有太多需要注意的，唯一是如果你的网络"不太好"的话，可以安装源指向国内的安装源，设置方式如下:
set UV_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ (Windows)
export UV_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ (Linux)二、原理与架构
Youtu-Agent设计的核心思想是灵活、可扩展的模块化设计，能够方便开发人员基于此框架创建符合实际业务场景的Agent。
下图为Youtu-Agent的设计架构：
Youtu-Agent主要包含五个部分，Configuration(配置)、Agent Paradigms(Agent工作范式)、Enviroment(交互环境)、Toolkit(工具集)、Evaluation Framework(评估框架)，下面详细解释每个部分工作内容：
1、Configuration(配置)
用官方的话说，Youtu-Agent是一个由配置驱动的框架，用户可以通过YAML文件来定义Agent的行为以及它涵盖的组件。
2、Agent Paradigms(Agent工作模式)
这里我将Agent Paradimgs翻译为工作模式，也就是说该模块提供的是Agent如何来与外部世界交互、交互的方法、过程与对外部世界的响应。Youtu-Agent支持目前主流的两种工作Agent工作模式，第一种被称为SimpleAgent(单体Agent)，这其实就是我们常用的ReAct模式，第二种被称为OrchestraAgent(多智能体编排)，这其实与其它框架如Owl、OpenManus里面提到的Workforce 或者 MultiAgent的概念类似，在这些概念里面，多个Agent扮演不同的角色，有的做规划、有的做执行、有的做评价，在Youtu-Agent里面，官网文档介绍采用了Plan-and-Execute策略，通过Planner（规划Agent）、Worker(执行Agent以及Reporter(报告Agent)来共同完成任务。
3、Enviroment(交互环境)
这里我将该模块翻译为交互环境，其实是想表达Agent存在于某个特定场景中的交互环境，这句话有点绕，举个例子，例如Agent在对文件系统操作的时候，就会有Shell的命令行环境，又比如Agent在对网页操作时，会有浏览器环境。我的理解是Agent在交互环境中才能够通过响应的工具来执行任务。
4、Toolkit(工具集)
Toolkit这点很好理解，它是与Enviroment相配对的，Agent在相应的环境中执行与之匹配的工具，Youtu-Agent框架提供了愈多预集成的工具，包括网络搜索、文件操作、代码执行、文档分析等。这些工具都是通用智能体必不可缺的。
5、Evaluation Framework(评估框架)
这部分是评估的框架，主要包含评估数据管理、处理以及通过Agent对表现进行自动化评估的能力。
三、案例测试
上一小节讲述了许多原理性的内容，接下来我们通过实际运行一些案例来体验Youtu-Agent的能力，看看是不是我们想象中的强大！
1、测试案例1： SimpleAgent问答
在安装完成后，我们可以通过命令行启动一个SimpleAgent，启动命令如下：
python scripts/cli_chat.py --config_name simple_agents/search_agent.yaml --stream启动后的效果如下:
那今天还是用之前我们测试的用例，用例如下:
“中国国足的一场比赛，国足首先失球，由一名宿姓球员扳平了。后来还发生了点球。比分最终是平均。有可能是哪几场比赛?” 哈哈，对这个问题很熟悉吧，看看Youtu-Agent的效果咋样，可以看到输入问题后就开启了整个任务的过程，为了方便大家查看，我将整个任务过程分为如下几个步骤：
第一步: Youtu-Agent根据问题提取了关键字进行搜索结果并获取结果，如下图所示:
第二步: 发现上一步搜索的结果未能找到有用的信息，于是调整了搜索关键词，这一次将“宿姓球员”替换为了宿茂臻。
第三步: 通过这次搜索，Youtu-Agent发现了可能符合问题的结果，于是根据第二步发现的结果修改了搜索关键词，再次进行确认。
第四步: 根据再次的搜索找到了答案。
第五步: 搜索更详细的比赛资料
第六步: 总结比赛信息，给出改比赛的过程信息和结果
从上面这个简单的问题来看，Youtu-Agent表现很不错，在测试过程中整体表现流程、思考过程清晰、总结也很详细到位！
2、测试案例2： Orchestra 案例测试
运行如下项目给出的测试用例，改用例的问题是：
"deepseek-v3.1有哪些亮点更新?" 看来这是一个需要Agent进行总结的问题。
pythonexamples/svg_generator/main.py启动任务后，输出日志如下图所示，可以看到Orchestra模式下是多Agent联合共同完成一个任务。
由于内容比较多，由于整个过程内容比较大，我大致进行了总结，在这个问题中，整个过程涉及3个Agent：Planner、SearchAgent以及Reporter，其中Planner主要完成对用户问题的理解和分析，把任务拆分为多个子任务，这一点我们可以看看Planner输出的消息内容:
OrchestraStreamEvent(name='plan', item=CreatePlanResult(_is_complete=False, analysis='这是一个关于DeepSeek-V3.1模型更新的查询问题。DeepSeek是一个AI模型系列，要了解其3.1版本的亮点更新，需要通过搜索来获取最新的官方发布信息、技术博客、todo=[Subtask(agent_name='SearchAgent', task='搜索DeepSeek-V3.1模型的官方发布信息和更新亮点', completed=False), Subtask(agent_name='SearchAgent', task='查找DeepSeek-V3.1的技术博客d=False), Subtask(agent_name='SearchAgent', task='搜索DeepSeek-V3.1相比之前版本的主要改进和新特性', completed=False)]), type='orchestra_stream_event')
接下来就是SearchAgent来完成各项子任务，整个过程SearchAgent会读查找的结果进行分析、判断，是否有足够的信息来回答问题，这些信息最后再由Reporter进行总结。该问题最终会生成一个SVG的文件，将DeepSeek V3.1模型的特性进行展示，效果如下图所示:
3、测试案例2： Web UI测试
Youtu-Agent除了命令行方式之外，还可以提供了WEB UI，但是在启动之前需要安装utu_agent_ui，安装方式如下:
https://tencentcloudadp.github.io/youtu-agent/frontend/
安装完成后便可以启动WEB端啦，这里需要注意，在exmaple的目录下涵盖了多种类型的Agent，这里我们选择Wide Search类型（当然用户可以根据自己的实际场景来定制Agent）:
启动后效果如下图所示:
这里给出的问题如下:
"找到2025年出色的开源Agent框架，列出排名前十的Agent"
可以看到Youtu Agent的页面展示和相应速度还是不错的，在Web页面默认使用的是多Agent模式，输出的内容比较多，这里就不再赘述了，让我们一起来看看最终的效果如下图所示，可以看到整体效果还是不错，这里并给出了各项数据和框架的特性。
四、总结
好了，又到总结时刻了，最近一段时间各类开源Agent真实层出不穷，从实现效果、整体性能来看都相对年初有较大的提升，另外随着大模型能力的提升，更是对Agent的实现效果有较大的加持。最近看到一些文章和视频，业界对Agent最终的形态还存在一定的争议，有些人认为Agent最终形态应该是像Coze那样通过工作流来实现，这些人认为在工作流中预设了流程、分支等能够帮助Agent更好的完成任务，而另一部分则认为通用Agent方式是未来的形态，让Agent自主的进行思考，不要要太多认为的干涉。我认为这两种说法各有一定的道理，可能在先期阶段，LLM的能力还不足的时候，我们通过工作流的形式能够达到很好的效果，但是随着技术不断发展，大模型、MCP等工作生态的完善，通用Agent的能力会得到较大的提升。我们应该根据实际场景选择核实的方式来解决问题。
今天我们体验了腾讯Youtu-Agent，从整体上来看，该项目提供了清晰的文档，能够帮助用户快速的进行构建并对想法进行验证，整个体验流畅度高，另外Youtu-Agent提供了非常强的可扩展性，用户可以通过Configuration来实现Agent配置，从而完成特定场景任务的完成。