Co-Sight

Co-Sight是中兴通讯开源的超级智能体项目，为协同视觉分析平台及智能自动化底座。采用多智能体架构，构建“数字团队”协同体系，通过DAG任务引擎驱动，实现任务的高效调度与执行。Co-Sight具备自我进化能力，能通过执行记录与模型推理自动生成智能总结报告，形成持续改进闭环。注重安全与可靠性，所有操作在沙箱环境中运行，支持日志追溯、权限管控与合规审计。

Co-Sight的主要功能

• 智能总结与反思：基于执行过程记录与模型推理，能自动进行复盘，生成智能总结报告，内容包括成功关键点复盘、失败原因定位、优化建议反馈等，形成持续自我进化闭环。
• 多重安全防护：所有操作在受控沙箱环境中进行，防止数据越界或泄露；系统日志实时记录，操作路径全程可追溯；支持权限管控与合规审计，保障企业运营安全无忧。
• 实时监控与智能识别：能实时分析监控视频，快速识别异常行为，通过深度学习技术，准确识别多种行为和对象。
• 灵活部署：支持多种操作系统和硬件平台，易于部署和扩展。

Co-Sight的技术原理

• 多智能体架构：Co-Sight采用多智能体（Multi-Agent）架构，构建了“数字团队”协同体系。主管智能体统筹调度多个执行智能体，各司其职，协同完成复杂任务。使系统具备出色的任务拆解与流程协同能力，能动态重规划与自适应容错，在任务执行过程中自动应对突发情况，灵活调整策略，确保流程连续稳定。
• DAG任务引擎：Co-Sight引入DAG（有向无环图）任务调度机制，智能识别任务中的并发节点，结合多智能体的并发执行能力，显著缩短整体流程周期。提供的丰富工具组件，涵盖多种搜索引擎、语音与图像识别工具、文档处理工具等，能一站式完成从规划到执行的各项任务。
• 深度学习与自然语言处理：Co-Sight融合了深度学习模型和自然语言处理（NLP）技术，基于大规模的神经网络进行推理和决策。系统能处理海量的图像数据、文本信息以及多元的传感器数据

Co-Sight的项目地址

• Github仓库：https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight

1. 下载项目：您可以选择以下方式下载项目到本地：

   1. 使用 Git clone 访问https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight，点击绿色的 'Code' 按钮，

   # 1. Select HTTP protocol
   git clone https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight.git
   
   # 2. Select SSH
   git clone git@github.com:ZTE-AICloud/Co-Sight.git
   
   cd Co-Sight

    

   2.下载zip文件 访问https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight，点击绿色 'Code' 按钮，选择 'Download ZIP'，下载后解压进入项目目录。

2. 准备环境：python版本>=3.11

3. 安装依赖项：在项目目录下运行以下命令安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 复制模板.env_template并生成.env（文档已加入.gitignore，安全存储隐私信息）：
2. 编辑 .env 配置核心参数：
   1. 大模型配置：配置对应的大模型地址、模型名称、API-KEY等，并进一步（可选）配置规划、执行、工具、多模态模型；
   2. 搜索引擎配置（可选）：配置相关搜索引擎的API-KEY；
      1. Google搜索申请方法：https://developers.google.com/custom-search/v1/overview?hl=zh-cn#api_key 
      2. Tavily Search 申请方式：https://app.tavily.com/home 

1. 启动服务：cosight_server/deep_research/main.py 
2. 打开浏览器并访问 http://localhost:7788/cosight/
3. 在输入框中输入您的第一个任务，体验智能研究引擎的强大功能！