EKO 智能体SDK架构的概述

EKO 智能体SDK（Eko框架）是由清华大学、复旦大学和斯坦福大学联合开发的智能体开发框架，旨在通过自然语言与简单代码快速构建“虚拟员工”，实现自动化任务执行。以下是其核心功能与技术特点的详细解析：

核心功能与应用场景

1. 自动化任务执行
   • 数据收集与分析：例如，自动抓取雅虎财经的股票数据（价格、市值、交易量），生成可视化报告。
   • 系统测试：模拟用户操作进行登录页面测试，验证密码策略、生成测试报告。
   • 文件管理：清理指定目录下的大文件（如删除大于1MB的文件）。
2. 跨平台支持
   • 浏览器自动化：通过截图和网页元素识别技术，操作网页按钮、输入框等交互元素。
   • 电脑系统操作：支持命令行指令（如文件读写、进程管理），未来将扩展GUI操作。
   • 插件化扩展：可作为浏览器插件使用，适应不同工作环境。
3. 生产级干预机制
• 实时监控与调整：允许开发者在工作流执行前后插入逻辑（如验证输入、重试失败任务）。
• 安全控制：浏览器环境采用API密钥管理，电脑端操作需用户授权，确保系统级访问安全。

PlantUml架构图

分层规划

核心是一个分层规划框架，它将任务规划与执行分离开来：

规划层

• 将自然语言描述转换为结构化的工作流

• 使用大型语言模型（如Claude/OpenAI）将复杂任务分解为离散步骤

• 在执行前验证工作流结构和工具需求

• 创建可复用、可检查的工作流定义

执行层

• 动态执行工作流，同时适应运行时条件

• 根据上下文处理工具选择和排序

• 管理工作流节点之间的依赖关系

• 提供基于钩子的执行控制

任务描述

任务描述是用自然语言输入定义需要完成的任务。它关注期望的结果，而不是需要的具体步骤或工具。在我们的示例中，“将大象放进冰箱”是一个任何人都能理解的任务描述，但实现它需要仔细的规划和执行。

子任务

当Eko接收到任务描述时，它首先在规划阶段将其分解为逻辑子任务。每个子任务代表一个有意义的工作单元，有助于实现总体目标。在我们的大象示例中，Eko识别出三个子任务：打开冰箱门、推大象进去和关闭门。这种分解在任何实际执行开始之前发生。

可用工具

每个子任务都有一组可能帮助完成它的工具。这些工具在规划阶段根据子任务的要求和工具的能力确定。在我们的示例中，我们使用三个虚构的工具 – “移动手”（）、“门使用”（）和“施加力量”（） – 来说明这个概念。

框架对比

Web信息抽取

Eko通过一种创新的方法处理网络信息：

• 识别并用唯一标识符标记网页上的交互元素

• 创建可视化覆盖层以显示元素之间的关系

• 将截图与伪HTML结合，以实现强大的元素识别

• 通过结合视觉和结构理解，增强浏览器自动化的准确性

这项技术对于浏览器自动化任务尤为重要，能够在不同页面状态下提供可靠的元素识别。

环境感知架构

Eko在不同的JavaScript环境中提供一致的能力，同时适应每个环境的独特约束：

浏览器扩展环境

• 完整的浏览器自动化能力

• 标签页和窗口管理

• DOM交互和内容提取

• 跨域通信处理

网络环境

• 为网络应用提供沙箱操作

• DOM操作和事件处理

• 内容提取和处理

• 安全的API端点集成

Node.js环境

• 系统级文件操作

• 命令执行和进程管理

• 完整的Node.js API访问

• 直接访问本地资源

工具系统

工具是Eko自动化中的构建块：

工具定义

• 每个工具都有一个独特的名称和描述

• 定义其输入模式和需求

• 实现特定的执行逻辑

• 可以访问共享的执行上下文

工具注册

• 管理每个环境中可用的工具

• 处理工具注册和验证

• 提供工具枚举和元数据

• 确保工具兼容性

工具类别

• 浏览器自动化工具（OpenUrl、BrowserUse等）

• 系统交互工具（FileRead、CommandExecute等）

• 内容处理工具（ExtractContent、ExportFile等）

• 支持自定义工具以实现可扩展性

钩子系统

钩子提供了对工作流执行的深度可见性和控制：

工作流钩子

• beforeWorkflow/afterWorkflow用于设置和清理

• 访问工作流级别的状态和变量

• 控制工作流的初始化和完成

子任务钩子

• beforeSubtask/afterSubtask用于节点级控制

• 监控并修改子任务的执行

• 访问执行上下文和结果

工具钩子

• beforeToolUse/afterToolUse用于细粒度控制

• 修改工具的输入和输出

• 实现自定义错误处理和恢复

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作者：Petter Liu
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