OmAgent v0.2.2 新版本发布，引入了智能体算子，帮助开发者便捷构建复杂智能体功能。同时推出了开源大语言模型智能体评测平台 Open Agent Leaderboard，解决智能体算法性能对比的难题。平台具有全面的评测指标、丰富的算法支持、多模型兼容和简单易用等核心优势。
使开发者能够便捷地在项目中调用子工作流实现复杂智能体功能，涵盖了CoT、SC-CoT、PoT、ReAct等算子。
基于统一的评测框架对主流智能体算法进行标准化复现，提供可靠的性能参考，解决智能体算法性能对比的难题。
包括全面的评测指标、丰富的算法支持、多模型兼容和简单易用等特点，提供准确率、通过率等多维度评估，计算推理成本，帮助开发者权衡性能和效率。
包括优化 prompt、worker 的超时机制、模块注册机制禁止重名模块注册，并提供使用 Ollama 进行本地大模型部署的方案等，全方位提升了开发与应用体验。
OmAgent v0.2.2 新版本正式发布，新版本引入了智能体算子「Agent Operator」，使开发者能够便捷地在项目中调用子工作流实现复杂智能体功能，目前已涵盖 CoT、SC-CoT、PoT、ReAct 等算子，能够帮助开发者快速构建复杂智能体功能，极大地拓展了应用的可能性。
同时，OmAgent v0.2.2 版本还推出了「Open Agent Leaderboard」这一开源大语言模型智能体评测平台，依据智能体算子对不同算子和模型效果进行评估对比，且算子实现与原论文代码结果对齐，确保评估公平客观。
根据目前数据，OmAgent 已获超 1100 颗 GitHub 星标👇
https://github.com/om-ai-lab/OmAgent
随着基于 LLM 的智能体（Agent）技术蓬勃发展，目前已经涌现出 CoT、PoT、ReAct 等多种智能体算法，但由于实现细节、评测环境和基准数据集的差异，很难对这些算法进行公平的性能对比。 为了解决这个问题，OmAgent 团队开发了「Open Agent Leaderboard」—— 一个开源的智能体评测平台。该平台基于统一的评测框架，对主流智能体算法进行了标准化复现，并在相同的数据集和评测指标下进行对比，为研究人员和开发者提供了可靠的性能参考。 平台的主要贡献包括：
- 统一实现了多个主流智能体算法（CoT、SC-CoT、PoT、ReAct 等），确保实现的一致性和可比性；
- 对智能体算法和大语言模型的组合进行了综合效果评估；
「Open Agent Leaderboard」包括四大核心优势：
- 支持多个基准数据集：gsm8k、AQuA ，未来将开放更多数据集和任务，请关注我们
三、多模型兼容
四、简单易用
- 基于 OmAgent 框架开发 (https://github.com/om-ai-lab/OmAgent)
关注下方链接，获取最新的评测结果：
https://github.com/om-ai-lab/open-agent-leaderboard
https://huggingface.co/spaces/omlab/open-agent-leaderboard「Open Agent Leaderboard」为智能体技术评测提供了一个开放、公平的平台。希望通过这个项目，能够推动智能体技术的发展，帮助研究人员和开发者构建更好的 AI 应用。 此外，OmAgent v0.2.2 新版本还在多方面进行了优化，如优化了 prompt，支持通过配置文件在提示模板中传递变量；优化了 worker 的超时机制；模块注册机制禁止了重名模块注册；提供了使用 Ollama 进行本地大模型部署的方案等，全方位提升了开发与应用体验。您可以在 GitHub 查看更多详情：
https://github.com/om-ai-lab/OmAgent/releases/tag/v0.2.2
你也可以访问 OmAgent 的 GitHub 仓库（https://github.com/om-ai-lab/OmAgent）获取更多信息，通过 Issue 或 PR 参与项目建设。 
