AgentCPM：清华和人大等联合开源的LLM智能体研发套件

一、AgentCPM是什么

AgentCPM是一套面向大语言模型智能体（LLM Agent）研发的开源项目体系，由清华大学自然语言处理实验室（THUNLP）、中国人民大学、ModelBest、OpenBMB四大机构联合研发，核心目标是降低LLM智能体的研发门槛，提供从基础模型到工具链的端到端解决方案。不同于单一功能的智能体工具，AgentCPM定位为“智能体研发全流程套件”，既包含可直接部署使用的基础智能体模型，也覆盖了智能体开发过程中的训练、工具调度、性能评估等关键环节所需的基础设施。

项目的核心产出是AgentCPM-Explore模型，这是首个40亿参数（4B）级别的开源智能体模型，也是业内首个同时登上GAIA、XBench、MMLU、C-Eval等8个主流长程智能体及通用能力基准测试的4B规模模型。其研发初衷是解决当前大模型智能体领域“大参数模型部署成本高、小参数模型能力不足”的痛点，通过优化的模型结构与训练策略，让轻量级参数模型具备接近中大型参数模型的智能体能力，推动智能体技术的普及与落地。

从项目归属来看，AgentCPM隶属于OpenBMB开源生态体系。OpenBMB（Open Big Model Benchmark）是国内领先的大模型开源社区，专注于大模型相关的技术研发与生态建设，旗下拥有MiniCPM、UltraRAG等多个知名开源项目，AgentCPM的推出进一步完善了OpenBMB在智能体领域的布局，形成了“基础大模型-智能体-检索增强”的完整技术链条。

二、功能特色

AgentCPM凭借“轻量参数、全流程工具链、强交互能力”三大核心优势，在开源智能体领域形成了独特的竞争力，具体功能特色可分为以下五大模块：

2.1 轻量高效，性能领先

AgentCPM-Explore模型仅采用40亿参数设计，相较于市面上主流的80亿、300亿参数智能体模型，在部署成本上具备显著优势，可适配个人电脑、边缘设备等低算力场景。同时，通过先进的预训练优化与指令微调策略，模型性能实现了“小参数大能力”的突破：在GAIA（长程推理基准）、XBench（智能体综合能力基准）等8个主流测试集上，其表现不仅远超同参数规模模型，还对标甚至超越了部分80亿参数模型，部分任务性能可媲美300亿+参数模型及部分闭源大模型（如GPT-3.5的部分智能体任务表现）。

以下为AgentCPM-Explore与不同参数规模模型的核心性能对比（数据来源于项目官方基准测试报告）：

2.2 深度交互，策略灵活

AgentCPM-Explore支持100+轮连续交互，能够处理长程任务中的复杂逻辑关联与上下文记忆问题。相较于普通智能体“短轮次响应、上下文丢失严重”的问题，该模型通过优化的上下文编码机制，可精准记忆多轮交互中的关键信息，实现任务的连续推进。例如，在“多步骤数据分析”“复杂问题拆解解决”等场景中，模型可基于前序交互结果，动态调整解决策略，无需用户重复输入关键信息。

同时，模型具备多源交叉验证能力。在处理需要多信息源佐证的任务时（如“学术文献检索与总结”“多平台数据整合分析”），AgentCPM可自动调用不同工具获取信息，并对多源信息进行交叉验证，剔除矛盾信息、整合有效内容，提升任务完成的准确性。

2.3 全流程工具链，开箱即用

AgentCPM提供了覆盖智能体研发全生命周期的工具链，无需用户额外搭建基础环境，实现“开箱即用”。核心工具链包含三大核心模块，各模块功能分工明确且协同联动：

1. AgentDock：统一的工具沙箱管理与调度平台。作为智能体与外部工具的桥梁，AgentDock支持对多种常用工具（如文件读取工具、数据库查询工具、网页检索工具、代码执行工具等）的统一注册、管理与调度。用户可通过简单配置，让智能体自动调用所需工具，无需手动编写工具调用代码；同时，沙箱环境可隔离工具调用过程中的风险操作（如恶意代码执行），提升系统安全性。

2. AgentRL：异步智能体强化学习训练框架。支撑智能体的训练与迭代优化，采用异步训练机制，可充分利用多GPU资源提升训练效率。框架内置多种经典强化学习算法（如PPO、DQN等），并针对智能体任务场景进行了优化，用户可基于自有数据集快速开展微调训练，提升模型在特定任务上的性能。

3. AgentToLeaP：一键式智能体工具学习能力评估平台。提供丰富的评估指标（如任务完成率、响应准确率、交互流畅度等）与标准化测试数据集，用户可通过简单命令一键启动评估流程，快速验证模型在不同任务场景下的表现。评估结果将以可视化报表形式呈现，方便用户定位模型短板。

2.4 高度可扩展，定制化能力强

项目采用模块化架构设计，各核心模块（模型层、工具调度层、训练层、评估层）均支持灵活扩展与定制。例如，在模型层，用户可基于AgentCPM的基础架构，替换为自有大模型基座；在工具调度层，支持自定义工具注册，适配特定行业场景下的专用工具（如金融领域的行情查询工具、医疗领域的病历分析工具等）；在训练层，用户可自定义强化学习损失函数与训练策略，适配不同任务的优化目标。

此外，项目支持多语言开发与二次开发，核心代码采用Python编写，同时提供了完善的API接口与开发文档，方便不同技术背景的用户（研究人员、工程师）进行定制化开发。

2.5 全开源无限制，生态完善

AgentCPM项目代码基于Apache-2.0开源许可证发布，用户可自由使用、修改、分发项目代码与模型，无商业使用限制（需遵守许可证相关规定）。项目不仅开源了核心模型权重与代码，还提供了完整的训练数据集、评估数据集、部署脚本等资源，降低了用户的使用与研发成本。

同时，AgentCPM依托OpenBMB开源生态，可与生态内其他项目（如MiniCPM轻量级大模型、UltraRAG检索增强框架、AgentCPM-GUI可视化交互界面等）无缝集成，形成“模型-工具-交互-增强”的完整技术闭环，满足不同场景下的多样化需求。

三、技术细节

AgentCPM的核心技术优势源于其在模型架构、训练策略、工具调度机制等方面的创新设计，以下从核心技术模块进行详细解读：

3.1 模型架构设计

AgentCPM-Explore采用“基础大模型+智能体交互层”的双层架构设计，基础大模型基于Transformer架构优化，智能体交互层则针对长程交互与工具调用场景进行了专项设计：

1. 基础大模型层：基于OpenBMB生态的MiniCPM-4B模型进行优化，采用40亿参数设计，通过模型压缩与量化技术，在保证性能的同时降低算力消耗。该层主要负责自然语言理解、文本生成、逻辑推理等基础能力，为智能体交互提供核心支撑。相较于原始MiniCPM-4B，AgentCPM-Explore在基础模型层优化了注意力机制，采用“长程注意力掩码”技术，提升对长文本上下文的处理能力，支持最长4096token的上下文窗口。

2. 智能体交互层：这是AgentCPM的核心创新模块，主要包含上下文管理单元、工具调用规划单元、策略优化单元三个子模块：

• 上下文管理单元：采用“关键信息提取+滑动窗口记忆”机制，在多轮交互过程中，自动提取每轮交互的关键信息（如任务目标、核心参数、已完成步骤等），并通过滑动窗口机制保留最近的交互上下文，既保证了上下文的完整性，又避免了因上下文过长导致的计算效率下降。

• 工具调用规划单元：基于“任务拆解+工具匹配”的逻辑，将复杂任务拆解为多个子任务，然后根据子任务需求自动匹配最优工具。该单元内置工具知识库，包含常用工具的功能描述、调用参数、返回格式等信息，通过语义匹配算法实现任务与工具的精准匹配；同时支持动态工具注册，用户可通过API接口添加自定义工具的知识库信息。

• 策略优化单元：基于强化学习算法，根据任务完成情况动态调整交互策略。例如，当工具调用失败时，自动尝试替换工具或调整调用参数；当任务推进受阻时，自动回溯前序交互步骤，重新规划任务路径。

3.2 训练策略与数据处理

AgentCPM-Explore的训练过程采用“预训练微调+强化学习微调”的两阶段训练策略，确保模型具备扎实的基础能力与优秀的智能体交互能力：

3.2.1 第一阶段：预训练微调（SFT）

基于MiniCPM-4B的预训练权重，采用智能体任务相关的指令数据集进行微调。微调数据集包含50万+条智能体交互样本，涵盖工具调用、长程推理、任务拆解等多个场景，数据来源包括公开智能体数据集（如ALFWorld、WebShop）、人工标注的行业场景样本、开源社区贡献样本等。

微调过程中采用“指令模板化”训练方法，将不同类型的智能体任务统一为“指令+上下文+响应”的模板格式，让模型学习不同任务的统一交互逻辑。同时，通过数据增强技术（如同义词替换、任务场景扩展、噪声数据添加等）提升模型的泛化能力。

3.2.2 第二阶段：强化学习微调（RLHF）

在预训练微调的基础上，采用强化学习方法对模型进行进一步优化，核心目标是提升模型的任务完成率与交互流畅度。强化学习的奖励机制设计基于三大维度：任务完成质量（如是否达成用户目标、结果准确率）、交互效率（如完成任务的交互轮次、工具调用次数）、用户体验（如响应连贯性、自然度）。

训练过程中采用AgentRL异步训练框架，利用多GPU并行训练提升效率，训练数据来自模型与用户的真实交互日志、模拟交互样本等。通过多轮强化学习迭代，模型逐渐优化交互策略，提升在复杂场景下的自适应能力。

3.3 工具调度机制

AgentCPM的工具调度核心依赖AgentDock模块，其调度机制采用“中心化管理+分布式调用”的架构，实现对多种工具的高效、安全调度：

1. 工具注册与管理：用户通过AgentDock提供的SDK或API接口，将工具的元信息（名称、功能描述、调用参数、返回格式、安全级别等）注册到工具管理中心。管理中心对工具进行分类存储与版本管理，支持工具的启用、禁用、更新等操作。

2. 任务-工具匹配：当模型接收到用户任务后，工具调用规划单元将任务拆解为子任务，并提取子任务的核心需求（如“需要获取网页数据”“需要分析Excel文件”），然后通过语义相似度算法与工具管理中心的工具元信息进行匹配，筛选出最优的工具列表。

3. 安全调度与执行：AgentDock为每个工具调用提供独立的沙箱环境，隔离工具执行过程中的系统资源访问（如文件系统、网络、进程等），避免恶意工具或错误调用对系统造成破坏。同时，支持工具调用的超时控制、重试机制，提升调度的可靠性。

4. 结果处理与反馈：工具执行完成后，AgentDock将返回结果标准化处理（如转换为统一的JSON格式），并反馈给智能体交互层。交互层对结果进行解析，若结果满足子任务需求，则推进任务继续；若结果不满足，则调整工具调用策略（如更换工具、调整参数）并重新调度。

3.4 评估体系设计

AgentCPM的评估体系由AgentToLeaP平台支撑，采用“多维度、标准化、自动化”的评估思路，覆盖智能体的核心能力维度。评估体系包含以下核心组成部分：

1. 评估维度：涵盖任务完成能力（任务完成率、结果准确率）、交互能力（上下文连贯性、多轮交互流畅度）、工具调用能力（工具匹配准确率、调用成功率）、泛化能力（跨场景任务适应性）、效率（响应速度、工具调用延迟）五大维度，每个维度下设多个具体评估指标。

2. 评估数据集：提供标准化的评估数据集，包含GAIA、XBench、MMLU、C-Eval等8个主流基准测试集的适配版本，同时包含行业场景专用评估数据（如金融数据分析、医疗病历处理、办公自动化等），覆盖通用与垂直场景。

3. 评估流程：采用自动化评估流程，用户通过简单命令启动评估后，AgentToLeaP平台自动加载评估数据集、调用模型执行任务、计算评估指标、生成评估报告。评估报告包含详细的指标得分、模型表现分析、短板定位建议等内容，方便用户快速了解模型性能。

四、应用场景

基于“轻量高效、全流程工具链、强交互能力”的核心优势，AgentCPM可广泛应用于科研探索、企业办公、行业解决方案、个人服务等多个场景，以下是典型应用场景的详细介绍：

4.1 科研探索场景

对于高校科研人员、AI领域研究机构而言，AgentCPM是开展LLM智能体相关研究的理想工具：

1. 智能体基础研究：可基于AgentCPM的开源架构，开展长程交互机制、工具调度策略、强化学习算法等基础问题的研究，项目提供的完整代码与模型权重可降低研究的重复开发成本。

2. 小参数智能体性能优化研究：AgentCPM-Explore作为4B级智能体的标杆模型，可为研究“小参数模型的智能体能力提升”提供基准参照，科研人员可基于该模型探索模型压缩、量化、微调等技术在智能体场景的应用效果。

3. 跨领域智能体适配研究：可利用项目的扩展能力，将AgentCPM适配到特定科研领域（如天文数据分析、生物实验设计、材料科学文献检索等），开展行业专用智能体的研发与探索。

4.2 企业办公自动化场景

在企业日常办公中，AgentCPM可通过工具调用与长程交互能力，实现办公流程的自动化升级，提升办公效率：

1. 多源信息整合分析：自动调用企业内部数据库、外部网页、行业报告等多源工具，整合与特定主题相关的信息（如“市场竞品分析”“行业政策解读”），并生成结构化的分析报告，无需员工手动收集与整理数据。

2. 办公流程自动化处理：适配企业内部办公系统（如OA系统、CRM系统、邮件系统），自动完成流程审批、客户信息录入、邮件分类回复、会议纪要生成等重复性工作。例如，自动读取会议录音转写文本，生成结构化会议纪要，并同步到OA系统归档。

3. 跨部门协同助手：作为跨部门协同的智能助手，可接收不同部门的需求，协调相关工具与资源，推进协同任务的完成。例如，市场部门提出“新品推广数据统计”需求，智能体可自动调用销售部门的CRM数据、财务部门的费用统计工具、市场部门的推广平台数据，整合生成统计报表并反馈给相关部门。

4.3 垂直行业解决方案场景

AgentCPM的高度可扩展性使其能够适配多个垂直行业的需求，形成专用的智能体解决方案：

1. 金融行业：定制化开发“金融数据分析智能体”，自动调用行情查询工具、财报分析工具、风险评估模型，为投资决策提供数据支持；或开发“客户服务智能体”，自动处理客户的账户查询、业务办理、理财咨询等需求，提升客户服务效率。

2. 医疗行业：开发“病历分析与辅助诊断智能体”，适配医疗影像分析工具、电子病历系统，辅助医生进行病历解读、病情分析、治疗方案推荐；或开发“医学文献检索智能体”，自动检索全球医学文献数据库，为科研人员提供文献筛选、总结、引用格式整理等服务。

3. 教育行业：开发“个性化学习助手”，根据学生的学习进度与薄弱环节，自动调用学习资源库、习题生成工具、答疑工具，为学生提供个性化的学习计划与辅导；或开发“教研辅助智能体”，帮助教师完成教案设计、试卷生成、学生成绩分析等工作。

4. 工业领域：适配工业设备监控工具、传感器数据采集工具，开发“设备运维智能体”，实时监控设备运行状态，自动分析故障风险，生成维护建议；或开发“生产数据分析智能体”，整合生产过程中的多源数据，优化生产流程，提升生产效率。

4.4 个人服务场景

对于个人用户而言，AgentCPM可作为轻量级智能助手，适配个人电脑、边缘设备等低算力场景，提供个性化服务：

1. 个人信息管理助手：自动整理个人文件（如分类归档文档、提取关键信息）、管理日程安排（如同步日历、提醒待办事项）、筛选重要邮件与信息，提升个人信息管理效率。

2. 学习与研究助手：帮助学生或研究者完成文献检索、论文大纲设计、参考文献整理、知识点总结等工作；例如，自动检索特定主题的学术文献，生成文献综述大纲，辅助论文写作。

3. 生活服务助手：适配本地生活工具（如外卖平台、出行软件、天气预报工具），提供个性化的生活建议，如根据用户口味推荐外卖、规划出行路线、提醒天气变化等。

五、使用方法

AgentCPM项目提供了完善的部署与使用文档，支持本地部署、云端部署、二次开发等多种使用方式，以下是详细的使用流程（基于官方QuickStart文档整理）：

5.1 环境准备

5.1.1 硬件要求

基础部署（仅运行AgentCPM-Explore模型推理）：最低8GB显存GPU（如NVIDIA RTX 3070、Tesla T4），推荐16GB显存GPU以提升运行效率；
训练与微调：最低需要2块16GB显存GPU，推荐4块32GB显存GPU（如NVIDIA A100）以保证训练效率。

5.1.2 软件要求

操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04及以上版本）、Windows 10/11（需安装WSL2）；
依赖库：Python 3.8-3.10、PyTorch 2.0及以上、Transformers 4.30及以上、Django 4.2（用于AgentDock管理平台）、NumPy 1.24及以上、Pandas 2.0及以上。

5.1.3 依赖安装

首先克隆项目仓库到本地：
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM

然后通过pip安装依赖库：
pip install -r requirements.txt

对于AgentDock管理平台，还需安装Django相关依赖：
pip install django==4.2 djangorestframework

5.2 模型下载

AgentCPM-Explore模型权重可通过以下两个平台下载，推荐使用Hugging Face下载（国内用户可选择ModelScope以提升下载速度）：

1. Hugging Face：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Explore

2. ModelScope：https://modelscope.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Explore/

下载完成后，将模型权重文件解压到项目的models/AgentCPM-Explore/目录下。

5.3 快速启动（基础推理）

项目提供了quickstart.py脚本，可快速启动AgentCPM-Explore模型的基础推理功能，体验智能体交互：
python quickstart.py --model_path ./models/AgentCPM-Explore

运行脚本后，将进入交互界面，用户可输入任务指令（如“帮我整理近3天的行业新闻并生成摘要”“调用Excel工具分析当前目录下的sales_data.xlsx文件”），模型将自动响应并执行相关操作。

5.4 工具调度使用（AgentDock）

若需要使用工具调度功能，需先启动AgentDock管理平台，再启动智能体：

1. 启动AgentDock服务：
   cd AgentCPM-Explore/AgentDock
   python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

2. 访问AgentDock管理界面：打开浏览器，输入http://localhost:8000，进入工具管理平台，注册所需工具（如文件读取工具、网页检索工具）；

3. 启动带工具调度的智能体：
   python run_agent_with_dock.py --model_path ./models/AgentCPM-Explore --dock_url http://localhost:8000

4. 输入需要工具辅助的任务指令（如“帮我检索最新的OpenBMB项目动态并总结”），模型将自动通过AgentDock调用网页检索工具完成任务。

5.5 模型微调（AgentRL）

若需要基于自有数据集对模型进行微调，可使用AgentRL训练框架，步骤如下：

1. 准备微调数据集：按照项目提供的模板（data/train_template.json）整理自有数据集，格式为“指令+上下文+响应+工具调用记录”；

2. 修改训练配置文件：编辑AgentCPM-Explore/AgentRL/config/train_config.yaml，设置模型路径、数据集路径、训练参数（如学习率、训练轮次、batch_size等）；

3. 启动微调训练：
   cd AgentCPM-Explore/AgentRL
   python train.py --config config/train_config.yaml

4. 训练完成后，微调后的模型权重将保存到output/finetuned_model/目录，可用于后续推理或进一步优化。

5.6 模型评估（AgentToLeaP）

使用AgentToLeaP平台评估模型性能，步骤如下：
cd AgentCPM-Explore/AgentToLeaP
python evaluate.py --model_path ./models/AgentCPM-Explore --eval_dataset gaia,xbench --output_report ./eval_report.pdf

其中，--eval_dataset参数指定评估数据集（可同时指定多个，用逗号分隔），--output_report参数指定评估报告输出路径。评估完成后，将生成包含详细指标得分与分析的PDF报告。

六、常见问题解答（FAQ）

问题1：模型下载速度慢，或无法访问Hugging Face/ModelScope？

• 1. 国内用户优先选择ModelScope下载，可通过ModelScope官方客户端提升下载速度：pip install modelscope && modelscope download --model=OpenBMB/AgentCPM-Explore；

• 2. 若仍无法访问，可联系项目团队获取模型权重的百度网盘链接（详见项目官方QQ群公告）；

• 3. 配置代理服务器（需遵守相关网络规定）。

问题2：运行模型时出现“显存不足”错误？

• 1. 降低模型推理的batch_size，修改quickstart.py中的batch_size=1；

• 2. 启用模型量化功能，在启动脚本中添加--load_in_8bit参数（需安装bitsandbytes库：pip install bitsandbytes）；

• 3. 更换更高显存的GPU设备。

问题3：AgentDock无法启动，提示“Django数据库连接失败”？

• 1. 检查是否已初始化Django数据库：进入AgentDock目录，执行python manage.py migrate初始化数据库；

• 2. 若仍失败，可修改settings.py中的数据库配置，使用SQLite（默认）或本地MySQL数据库；

• 3. 确保Django版本正确，避免版本兼容问题（推荐4.2版本）。

问题4：模型无法正确调用工具，或工具调用结果错误？

• 1. 检查工具是否已正确注册到AgentDock，且工具元信息（调用参数、返回格式）填写正确；

• 2. 验证工具本身是否可正常运行（可通过AgentDock管理界面的“测试工具”功能验证）；

• 3. 检查任务指令是否清晰，避免歧义（建议按照“任务目标+所需资源”的格式输入指令）；

• 4. 若为自定义工具，检查工具的API接口是否与AgentDock的调用格式兼容。

问题5：微调训练过程中出现“训练 loss 不下降”或“模型过拟合”？

• 1. 检查训练数据集是否充足（推荐至少1万条样本），若数据量不足，可使用数据增强技术扩充数据集；

• 2. 调整训练参数：降低学习率（如从1e-5调整为5e-6）、增加正则化项（如weight_decay）、减少训练轮次；

• 3. 检查数据集是否存在标注错误或噪声，清洗数据集后重新训练；

• 4. 若过拟合，可采用早停策略（early stopping），在验证集性能不再提升时停止训练。

问题6：模型在长程交互中出现上下文丢失？

• 1. 启用模型的长程注意力机制，在启动脚本中添加--long_context=True参数；

• 2. 减少单轮输入的文本长度，避免超出模型的上下文窗口（默认4096token）；

• 3. 检查是否启用了上下文管理单元，确保“关键信息提取+滑动窗口记忆”功能正常运行。

问题7：如何将AgentCPM与自有业务系统集成？

• 1. 利用项目提供的API接口（详见docs/api_document.md），通过HTTP请求实现与自有系统的对接；

• 2. 基于项目的模块化架构，直接修改src/agent/api.py文件，定制化开发API接口；

• 3. 参考项目的AgentCPM-GUI模块，开发自定义的可视化交互界面，实现与业务系统的可视化集成。

问题8：项目是否支持Windows系统直接部署？

• 1. 项目官方推荐使用Linux系统或Windows WSL2部署，Windows原生系统可能存在部分依赖库兼容问题；

• 2. 若需在Windows原生系统部署，需安装Visual Studio Build Tools（解决编译依赖），并确保所有依赖库的Windows版本可用；

• 3. 建议优先使用Docker容器部署（项目提供Dockerfile，详见Dockerfile），避免系统环境差异导致的问题。

七、相关链接

1. 项目GitHub仓库：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM

2. AgentCPM-Explore模型Hugging Face地址：https://huggingface.co/openbmb/AgentCPM-Explore

3. AgentCPM-Explore模型ModelScope地址：https://modelscope.cn/models/OpenBMB/AgentCPM-Explore/

4. 相关生态项目：

• MiniCPM（轻量级大模型）：https://www.aipuzi.cn/ai-news/minicpm.html

• UltraRAG（检索增强生成框架）：https://www.aipuzi.cn/ai-news/ultrarag.html

• AgentCPM-GUI（可视化交互界面）：https://github.com/OpenBMB/AgentCPM-GUI

八、总结

AgentCPM作为由清华大学等四大机构联合研发的开源LLM智能体项目，以“轻量高效、全流程工具链、强交互能力”为核心特色，通过40亿参数的AgentCPM-Explore模型实现了对同级别模型的性能超越，甚至对标部分中大型参数模型，有效解决了当前智能体领域“大参数部署成本高、小参数能力不足”的痛点。项目不仅提供了可直接部署使用的基础智能体模型，还构建了覆盖训练（AgentRL）、工具调度（AgentDock）、评估（AgentToLeaP）的全流程研发工具链，支持高度定制化开发与二次扩展，同时依托OpenBMB开源生态形成了完善的技术闭环。从应用价值来看，AgentCPM可广泛适配科研探索、企业办公、垂直行业、个人服务等多个场景，为不同用户群体提供低门槛、高性能的智能体解决方案。基于Apache-2.0开源许可证的无商业限制特性，进一步降低了项目的使用与落地成本，助力智能体技术的普及与创新。总体而言，AgentCPM是一款兼具技术深度与实用价值的开源智能体研发套件，为智能体领域的研究与工程落地提供了重要的基础支撑。