简介
CortexON是一个开源的多代理AI系统，灵感来自Manus和OpenAI DeepResearch等高级代理平台。CortexON旨在无缝自动化和简化日常任务，擅长执行复杂的工作流程，包括全面的研究任务、技术操作和复杂的业务流程自动化。
技术架构
CortexON的技术底座构建在前沿的AI工程实践之上，其创新性的多智能体系统由五大核心组件构成：
-
WebAgent智能体
作为信息获取的门户，该智能体通过集成Browserbase无头浏览器和Google SERP搜索引擎，实现精准的网络信息检索。其独特优势在于：- 支持JavaScript渲染的动态网页抓取
- 自定义搜索结果过滤规则
- 实时更新搜索算法保持结果时效性
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FileAgent智能体
面向非结构化数据处理场景，提供：- 智能文件分类系统（支持PDF/DOCX/CSV等格式）
- 基于NLP的内容摘要生成
- 跨文档关联分析功能
- 版本控制集成（兼容Git操作）
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CoderAgent智能体
代码开发场景的得力助手，具备：- 多语言代码生成（Python/Java/JS等）
- 自动化单元测试用例生成
- 代码优化建议系统
- 与Jupyter Notebook的无缝集成
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ExecutorAgent智能体
作为任务编排中枢，实现：- 智能体间状态同步机制
- 异常处理与自动重试逻辑
- 资源分配优化算法
- 可视化工作流监控面板
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APIAgent智能体
拓展系统边界的关键组件，支持：- OpenAPI 3.0规范自动生成
- 请求签名与加密传输
- 服务健康状态检查
- 流量限速与熔断机制
环境部署
基础环境要求
| 组件 | 最低配置要求 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Linux/macOS/Windows WSL2 | Ubuntu 22.04+ |
| 内存 | 8GB | 32GB+ |
| 存储空间 | 50GB SSD | NVMe SSD 200GB+ |
| 依赖项 | Docker 20.10+ | Docker Compose 2.0+ |
部署实施步骤
步骤1：代码仓库克隆
git clone https://github.com/TheAgenticAI/CortexOn.git
cd CortexOn
步骤2：环境配置
创建.env配置文件并填写关键参数：
WEB_AGENT_API_KEY=your_google_api_key
FILE_AGENT_STORAGE_PATH=/opt/cortexon/data
CODER_AGENT_LSP_ENABLED=true
EXECUTOR_CONCURRENCY=4
步骤3：Docker容器构建
docker-compose build --parallel
# 构建加速技巧（适用于国内环境）
export DOCKER_BUILDKIT=1
export COMPOSE_DOCKER_CLI_BUILD=1
步骤4：服务启动与验证
docker-compose up -d
# 健康检查端点
curl -I http://localhost:8000/health
常见问题
端口冲突处理
修改docker-compose.yml中的端口映射配置：
ports:
- "8080:80" # 格式：宿主机端口:容器端口
GPU加速配置
为CoderAgent添加NVIDIA容器支持：
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- capabilities: [gpu]
持久化存储配置
创建数据卷持久化关键数据：
docker volume create cortexon_data
核心功能
智能研究工作流
场景示例：自动驾驶技术趋势分析
# 初始化研究任务
from cortexon import ResearchAssistant
ra = ResearchAssistant(
topic="autonomous driving trends 2025",
data_sources=["arxiv.org", "IEEE Xplore"],
output_format="markdown"
)
# 执行多智能体协作
ra.run(
web_search_depth=3,
file_analysis_keywords=["lidar", "V2X", "simulation"],
code_gen_target="python"
)
# 获取结构化报告
print(ra.generate_report(
include_code_snippets=True,
citation_style="apa"
))
开发辅助功能
代码优化实战：
// 原始代码（存在性能问题）
function processData(data) {
let result = [];
for(let i=0; i<data.length; i++){
if(data[i] > 10) result.push(data[i]*2);
}
return result;
}
// CoderAgent优化建议
/*
优化点1：使用map/filter替代传统循环
优化点2：添加类型注解（TypeScript模式）
优化点3：并行处理（Web Worker集成）
*/
自动化工作流设计
通过YAML配置文件定义复杂任务流：
workflow:
name: "Market Analysis Pipeline"
steps:
- id: web_scraping
agent: WebAgent
params:
query: "2025 consumer electronics trends"
max_pages: 5
- id: data_extraction
agent: FileAgent
input: web_scraping.results
actions:
- extract_tables
- convert_to_csv
- id: sentiment_analysis
agent: CoderAgent
script: "sentiment_analysis.py"
requires: [data_extraction.csv]
