开源多智能体框架OWL刷新行业纪录，超越商业系统表现 | AI技术突破

香港大学与CAMEL-AI等机构联合研发的多智能体协作框架Workforce及其训练方法OWL（Optimized Workforce Learning）近日取得突破性进展。根据2025年6月17日发布的最新测试结果，该系统在通用AI助手标杆基准GAIA上的准确率达到69.70%，不仅刷新开源领域纪录，更超越包括OpenAI Deep Research在内的多家商业系统。相关论文及代码已通过GitHub开源，目前项目星标数已突破17,000。

技术架构与核心优势
OWL基于CAMEL-AI框架构建，通过动态智能体交互机制提升任务处理的自然性与鲁棒性。其创新点包括：
1. 闭环规划系统（Tree-Planner）：优化智能体决策路径，提升复杂任务执行效率；
2. 环境扩展方案（AgentGen与Text2World）：实现大规模场景适配；
3. 上下文管理技术（HiAgent）：采用层次化架构增强系统稳定性。

该系统支持多模态处理（视频、图像、语音）、实时网络检索（集成维基百科/Google等引擎）及浏览器自动化操作（基于Playwright框架），并能解析Office文档与执行Python代码。

行业影响与开源生态
自2025年3月开源以来，OWL持续领跑GAIA基准测试开源榜单（平均分58.18）。研究团队强调，该项目旨在推动学术研究与产业应用的结合，目前已提供完整文档与实验复现工具。分析人士指出，其超越商业系统的表现可能重塑AI任务自动化领域竞争格局，尤其对中小企业降低技术门槛具有重要意义。