电商经营 · 工具介绍
Open Multi-Agent
Open Multi-Agent（OMA）是可自行托管的 TypeScript 智能体运行时，用于协调多智能体、加入人工审批，并离线检查运行记录。runTeam 可从目标规划任务，runTasks 则执行显式流程。
Open Multi-Agent 能做什么
Open Multi-Agent（OMA）是可自行托管的 TypeScript 智能体运行时，用于协调多智能体、加入人工审批，并离线检查运行记录。runTeam 可从目标规划任务，runTasks 则执行显式流程。
- 知识库与智能体应用搭建
如何使用 Open Multi-Agent
让研究和分析角色协作比较方案
准备输入
- 维护中的 Node.js LTS 环境、模型服务 API 密钥，以及要比较的方案问题。
- 研究者与分析者各自的 systemPrompt。
操作步骤
- 安装 @open-multi-agent/core，并设置示例使用的 OPENAI_API_KEY。
- 用 createTeam 配置研究者、分析者和共享记忆。
- 调用 runTeam 提交比较任务，读取任务状态、协调者输出和 token 使用量。
预期交付物
- 运行后的任务列表、协调者回答与 token 使用量。
README 明确脚手架的无密钥本地演示只使用脚本响应；真实模型示例需要 API 密钥。人工须检查结果，并单独检查治理结论，运行成功不等于治理要求已满足。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从电商经营角度评估Open Multi-Agent
把电商经营需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
是否保留商品事实
材质、尺寸、配件和库存要来自现有资料，不能由模型补齐。
能否分清承诺边界
售后、发货和优惠以实际规则为准，草稿需人确认后使用。
数据口径能否比较
先统一时间、币种与订单状态，再讨论表现与下一步。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
