融合 CrewAI + AutoGen + LangChain 优势
打造大唐智能最强 Agent 编排引擎
平均 1.42 秒响应时间，比传统框架快 10 倍。采用 qwen3-coder-next 最快模型，确保 Agent 即时响应。
无缝集成 CrewAI 的任务编排、AutoGen 的对话协作、LangChain 的工具生态，一套框架全部搞定。
根据任务类型自动分配最优模型：代码开发用 qwen3-coder-next，复杂推理用 qwen3-max，内容生成用 kimi-k2.5。
集成 LangChain 工具生态，支持网页搜索、代码执行、文件处理、API 调用等 100+ 常用工具。
内置 AutoGen 代码执行器，支持 Python 代码沙箱执行，安全运行 Agent 生成的代码。
像素办公室实时展示 5 人团队工作状态，任务进度、响应时间、成功率一目了然。
# 1. 安装 Tagents
pip install tagents
# 2. 配置 API Key
export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"
# 3. 创建 Agent 团队
from tagents import Agent, Task, Crew
# 定义 Agent
researcher = Agent(
role="研究员",
goal="分析最新 AI 技术趋势",
model="qwen3-coder-next" # 1.06 秒响应
)
writer = Agent(
role="技术作家",
goal="撰写技术博客",
model="kimi-k2.5" # 1.35 秒响应，成本最优
)
# 定义任务
research_task = Task(
description="调研 2026 年 AI Agent 最新进展",
agent=researcher
)
write_task = Task(
description="根据调研结果撰写技术博客",
agent=writer
)
# 执行团队任务
crew = Crew(
agents=[researcher, writer],
tasks=[research_task, write_task],
verbose=True
)
result = crew.kickoff()
print(result)