在 AI 自动化时代，“执行力”已经不是智能体系统的唯一衡量标准。
面对医疗诊断、科研助理、电商运营等需要持续优化和多步协作的复杂任务，我们需要的不只是多个 AI Agent，而是一个会思考、会进化的 Agent 生态系统。
作为一名热衷开源项目的科技博主，我最近发现了一款堪称“黑科技”的工具：EvoAgentX，一个具备自我进化能力的多智能体自动化系统！
它集成了自动工作流生成、任务调度、模型上下文协议（MCP）支持等功能，最硬核的是它的自进化能力，能自动优化智能体参数和工作流结构，让AI在重复任务中越用越聪明。
主要功能
-
• 自动工作流生成：基于任务意图自动生成多 Agent 协作结构。 -
• 自我进化机制：内置多种进化算法，能自动优化智能体的提示（prompt）、参数和工作流结构。 -
• MCP协议支持：可与 Claude Desktop、Cursor、AutoAgent 等 MCP 客户端无缝对接。 -
• 支持多种AI模型：可集成OpenAI、DeepSeek等模型。 -
• 任务调度引擎：支持异步、并发、多轮调度的任务调控系统。 -
• 多 Agent 协作：每个智能体有独立目标和执行模块，支持并行/串行交互。
安装与使用
官方提供了一键即可安装的指令，方便快捷。（Python环境下）
pip install git+https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX.git对于本地开发环境有要求的小伙伴，可以一步步来安装：
# 克隆项目
git clone https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX.git
cd EvoAgentX
# 创建Python虚拟环境
conda create -n evoagentx python=3.10
# 激活进入虚拟环境
conda activate evoagentx
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt设置模型 API KEY，在项目根目录下创建一个 .env 文件，并添加以下内容：
OPENAI_API_KEY=<your-openai-api-key>然后在Python中加载它：
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")初始化LLM
from evoagentx.models import OpenAILLMConfig, OpenAILLM
# Load the API key from environment
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# Define LLM configuration
openai_config = OpenAILLMConfig(
model="gpt-4o-mini", # Specify the model name
openai_key=OPENAI_API_KEY, # Pass the key directly
stream=True, # Enable streaming response
output_response=True # Print response to stdout
)
# Initialize the language model
llm = OpenAILLM(config=openai_config)
# Generate a response from the LLM
response = llm.generate(prompt="What is Agentic Workflow?")最小自动工作流生成示例：
from evoagentx.workflow import WorkFlowGenerator, WorkFlowGraph, WorkFlow
from evoagentx.agents import AgentManager
goal = "Generate html code for the Tetris game"
workflow_graph = WorkFlowGenerator(llm=llm).generate_workflow(goal)
agent_manager = AgentManager()
agent_manager.add_agents_from_workflow(workflow_graph, llm_config=openai_config)
workflow = WorkFlow(graph=workflow_graph, agent_manager=agent_manager, llm=llm)
output = workflow.execute()
print(output)更多完整使用示例可以查看项目主页进行学习。
应用场景
-
• 医疗诊断辅助：多 Agent 分别处理初诊、影像识别、方案建议，结果反馈后自动优化流程 -
• 科研助理：根据文献查询 → 模型构建 → 实验数据分析 → 结果汇总的自动研究链条 -
• 电商订单处理：订单分拣、异常识别、客户沟通等 Agent 并行执行，流程动态进化 -
• 自动化客服：话术优化、分类路由、满意度评分反馈后自动调整 Agent 行为 -
• 职位推荐系统：简历分析 Agent + JD 匹配 Agent + 筛选打分 Agent 自动组合推荐流程 -
• 金融分析/量化策略测试：支持 Agent 执行图像识别、数据回测、策略评估，迭代进化交易模型
写在最后
EvoAgentX 是一款开源的多智能体自动化框架，专为需要持续优化和多步协作的复杂任务设计。
你可以把它想象成一个“AI总导演”，能根据你的任务描述自动生成工作流，调度多个AI智能体协作完成任务。
更厉害的是，它通过进化算法让这些智能体不断优化自己的行为、参数和工作流结构，像一个会自我成长的团队。
无论是处理医疗诊断的复杂数据，还是优化电商平台的订单流程，EvoAgentX都能让AI团队像人类专家一样分工明确、持续进步。
GitHub 项目地址：https://github.com/EvoAgentX/EvoAgentX
（文：开源星探）