OxyGent 概念总览

OxyGent 是一个开源的 Python 多智能体系统 (MAS) 框架。它将 LLM、智能体 (Agent)、工具 (Tool)、流程 (Flow) 统一为模块化的 "Oxy" 组件，通过名称引用的方式组装在一起，帮助您快速构建、运行和迭代多智能体系统。

---

核心概念

oxy_space：组件列表

oxy_space 是一个 Python 列表，包含了系统中所有组件——LLM、Agent、Tool。每个组件都有一个 name，组件之间通过名称互相引用，而不是通过 Python 对象引用。

oxy_space = [
    oxy.HttpLLM(name="default_llm", ...),        # LLM 组件
    oxy.StdioMCPClient(name="time_tools", ...),   # 工具组件
    oxy.ReActAgent(name="master_agent", ...,       # 智能体组件
        tools=["time_tools"],                       # 通过名称引用工具
        llm_model="default_llm",                    # 通过名称引用 LLM
        is_master=True,
    ),
]

MAS：运行时容器

MAS (Multi-Agent System) 是 OxyGent 的运行时容器。它接收 oxy_space，将所有组件注册到内部，建立组件之间的引用关系，并提供多种启动方式：

async with MAS(oxy_space=oxy_space) as mas:
    await mas.start_web_service()          # Web UI + API 服务
    # 或
    await mas.start_cli_mode()             # 命令行交互
    # 或
    result = await mas.chat_with_agent(    # 编程式调用
        payload={"query": "你好"}
    )

is_master：入口智能体

设置 is_master=True 的智能体是用户查询的入口。用户的消息首先到达 master 智能体，由它决定是自己回答还是调用其他子智能体或工具。一个 MAS 中只能有一个 master 智能体。

组件类型

Oxy (基类)
├── LLM (大语言模型)
│   ├── HttpLLM         — 通过 HTTP API 调用云端模型
│   ├── OpenAILLM       — 使用 OpenAI SDK 调用兼容模型
│   ├── LocalLLM        — 本地加载 HuggingFace 模型
│   └── MockLLM         — 测试用模拟模型
├── Agent (智能体)
│   ├── ChatAgent       — 基础对话（单轮 LLM 调用）
│   ├── ReActAgent      — 推理-行动循环（支持工具调用）
│   ├── WorkflowAgent   — 自定义工作流
│   ├── ParallelAgent   — 并行执行多个子任务
│   ├── PlanAndSolveAgent — 先规划后执行
│   ├── RAGAgent        — 检索增强生成
│   ├── ShellUseAgent   — SSH 远程命令执行
│   ├── SkillAgent      — 动态加载技能
│   └── SSEOxyGent      — 连接远程分布式智能体
└── Tool (工具)
    ├── FunctionHub      — Python 函数工具集
    ├── StdioMCPClient   — MCP 标准输入/输出工具
    ├── SSEMCPClient     — MCP SSE 工具
    └── StreamableMCPClient — MCP Streamable 工具

---

术语表

术语	说明
oxy_space	包含所有组件 (LLM、Agent、Tool) 的 Python 列表
MAS	Multi-Agent System，运行时容器，管理所有组件的生命周期
is_master	标记入口智能体，接收用户查询的第一个智能体
OxyRequest	请求对象，在组件之间传递，包含查询内容、上下文、共享数据等
OxyResponse	响应对象，包含输出结果和状态
trace_id	追踪标识，标记一次完整的对话或任务链
sub_agents	子智能体列表，master 智能体可以调度的下级智能体
tools	智能体可以使用的工具名称列表
llm_model	智能体内部使用的 LLM 名称
semaphore	并发控制信号量，限制同时执行的请求数
FunctionHub	将 Python 函数注册为工具的容器
StdioMCPClient	通过标准输入/输出协议连接外部工具服务器
preset_tools	OxyGent 内置的工具集（文件、数学、时间、Shell 等）

---

最小运行示例

import asyncio, os
from oxygent import MAS, oxy

oxy_space = [
    oxy.HttpLLM(
        name="default_llm",
        api_key=os.getenv("DEFAULT_LLM_API_KEY"),
        base_url=os.getenv("DEFAULT_LLM_BASE_URL"),
        model_name=os.getenv("DEFAULT_LLM_MODEL_NAME"),
    ),
    oxy.ChatAgent(
        name="assistant",
        is_master=True,
        llm_model="default_llm",
    ),
]

async def main():
    async with MAS(oxy_space=oxy_space) as mas:
        await mas.start_web_service(first_query="你好！")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

---

接下来

• 安装 OxyGent -- 安装框架
• 快速上手 -- 5 分钟构建第一个智能体
• 创建第一个智能体 -- 深入了解

---

下一章：安装 OxyGent 回到首页