# **# 重磅开源！minion-agent：你的 AI 百宝箱，让 AI 代理为你效劳！🚀**

最近 AI Agent 可以说是红得发紫，今天给大家带来一个超级强大的开源项目 - minion-agent！这个项目就像是给每个开发者都配备了一个智能管家，可以帮你处理各种复杂任务。作为xxx的技术小编，我第一时间就被这个项目圈粉了，让我们一起来看看它有多厉害！

## 🌟 minion-agent 是什么？

简单来说，minion-agent 是一个强大的 AI 代理框架，它就像是一个百宝箱，里面装满了各种能力：

1. 🤖 多框架融合
- 无缝支持 OpenAI、LangChain、Google AI , Smolagents等主流框架
- 统一的接口，让你轻松驾驭不同的 AI 能力
1. 🛠️ 丰富的工具集
- 网页浏览和搜索功能
- 文件操作和管理
- 自动化任务处理
- 可扩展的工具系统
1. 👥 多代理协作
- 支持创建多个专门的子代理
- 代理之间可以协同工作
- 任务自动分配和管理
1. 🌐 智能网页操作
- 集成浏览器自动化
- 可以执行复杂的网页任务
- 数据抓取和分析
1. 🔍 深度研究能力
- 内置 DeepResearch 代理
- 可以进行深入的主题研究
- 自动整理和总结信息

## 💡 它能做什么？

想象一下，有了 minion-agent，你可以：

1. 自动化研究：
- 输入一个主题，它会自动搜索、浏览相关网页
- 收集和分析信息
- 生成研究报告
1. 智能助手：
- 帮你处理日常任务
- 回答问题和提供建议
- 自动化重复性工作

3.  数据处理：

- 自动收集和整理数据
- 分析和总结信息
- 生成报告和图表
1. 网页自动化：
- 自动浏览网页
- 提取有用信息
- 执行特定操作

# Minion架构

![image.png](attachment:85e7083d-981f-4801-896f-ff87e8d75d52:image.png)

![image.png](attachment:dce6410f-3f95-4d6d-90e0-9b8ca9ac8c7b:image.png)

## 实战案例：AI智能体的实际应用

### 案例1：deep research印欧语系的演化过程

minion-agent在市场研究领域展现出强大的自动化能力：

```python
research_agent_config = AgentConfig(
        framework=AgentFramework.DEEP_RESEARCH,
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        name="research_assistant",
        description="A helpful research assistant that conducts deep research on topics"
     )

    # Create the main agent with the research agent as a managed agent
    main_agent = await MinionAgent.create(
        AgentFramework.SMOLAGENTS,
        main_agent_config,
        managed_agents=[research_agent_config]
    )
    research_query = """
    Research The evolution of Indo-European languages, and save a markdown out of it.
    """
    result = agent.run(research_query)
```

研究结果：

- 自动收集了超过35篇相关文章
- 生成了6页详细分析报告
- 识别出5个关键市场趋势
- 完成时间仅需8min（人工预计需要2天）

视频demo: 

deepresearch https://youtu.be/tOd56nagsT4

### 案例2：自动比价

```python
config = AgentConfig(
        name="browser-agent",
        model_type="langchain_openai.AzureChatOpenAI",
        model_id=azure_deployment,
        model_args={
            "azure_deployment": azure_deployment,
            "api_version": api_version,
        },
        # You can specify initial instructions here
        instructions="Compare the price of gpt-4o and DeepSeek-V3",

    )

    # Create and initialize the agent using MinionAgent.create
    agent = await MinionAgent.create(AgentFramework.BROWSER_USE, config)

    # Run the agent with a specific task
    result = agent.run("Compare the price of gpt-4o and DeepSeek-V3 and create a detailed comparison table")
    print("Task Result:", result)
```

视频demo: 

比价 https://youtu.be/O0RhA3eeDlg

### 案例3：自动生成游戏

```python
main_agent_config = AgentConfig(
        model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
        name="research_assistant",
        description="A helpful research assistant"
     )

    # Create the main agent with the research agent as a managed agent
    main_agent = await MinionAgent.create(
        AgentFramework.SMOLAGENTS,
        main_agent_config
        
    )
    result = agent.run("实现一个贪吃蛇游戏")
```

视频demo: 

生成snake game https://youtu.be/UBquRXD9ZJc

**案例4: 搜索deepseek prover并生成漂亮的html**

今天deepseek prover发布，让我们看看browser use可以搜出什么样的结果吧

```python
agent_config = AgentConfig(
    model_id=os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME"),
    name="research_assistant",
    description="A helpful research assistant",
    model_args={"azure_endpoint": os.environ.get("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
                "api_key": os.environ.get("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
                "api_version": os.environ.get("OPENAI_API_VERSION"),
                },
    tools=[
        "minion_agent.tools.browser_tool.browser",
        "minion_agent.tools.generation.generate_pdf",
        "minion_agent.tools.generation.generate_html",
        "minion_agent.tools.generation.save_and_generate_html",
        MCPTool(
            command="npx",
            args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem","/Users/femtozheng/workspace","/Users/femtozheng/python-project/minion-agent"]
        ),
            
    ],
    )
    
    # Create the main agent with the research agent as a managed agent
    main_agent = await MinionAgent.create(
        AgentFramework.SMOLAGENTS,
        main_agent_config
        
    )
    result = agent.run("搜索Deepseek prover的最新消息，汇总成一个html, 你的html应该尽可能美观,然后保存html到磁盘上")
```

视频demo: 
**搜索deepseek prover并生成漂亮的html** https://youtu.be/ENbQ4MP9kKc

## 技术优势对比

与商业解决方案相比，minion-agent具有显著优势：

1. 成本效益
- Manus：$39/月

价格：**$39 / 月**信用点：**3,900 点**功能：支持同时运行 **2 个任务**，适合个人用户或轻度使用。限制：信用点可能几天内耗尽，特别是在执行复杂任务时。 Pro 计划 价格：**$199 / 月**

- minion-agent：完全开源，仅需支付基础API费用
1. 功能扩展性
- 商业方案：封闭生态，功能固定
- minion-agent：开放架构，支持自定义扩展， 支持mcp工具

 3.部署灵活性

- 商业方案：依赖云服务
- minion-agent：支持本地部署和混合云

## 🌈 为什么选择 minion-agent？

1. 开源免费：完全开源，社区驱动
2. 易于使用：简单的 API，清晰的文档
3. 功能强大：集成多种框架和工具
4. 可扩展性：支持自定义工具和功能
5. 活跃维护：持续更新和改进

## 🎯 适用场景

1. 研究人员：自动化研究和数据收集
2. 开发者：构建智能应用和自动化工具
3. 数据分析师：自动化数据处理和分析
4. 内容创作者：辅助内容研究和创作
5. 企业用户：提高工作效率，自动化流程

## 🔗 项目链接

GitHub：[minion-agent](https://github.com/femto/minion-agent)

## 📢 加入社区

- Discord：[加入讨论](https://discord.gg/HUC6xEK9aT)
- 微信讨论群: [二维码]

## 结语

minion-agent 的出现，为 AI Agent 领域带来了新的可能。它不仅提供了丰富的功能，更重要的是它的开源特性让每个开发者都能参与其中，共同推动 AI 技术的发展。

如果你觉得这个项目有帮助，别忘了给它点个 star⭐️！

我是硅基智元的小硅，一个对 AI 技术充满热情的探索者。如果你也对 AI 技术感兴趣，欢迎关注我们，一起探索 AI 的无限可能！