智能 Agent 发现与部署平台 | Intelligent Agent Discovery & Deployment Platform
OpenYoung is an AI agent platform that automatically discovers, evaluates, and deploys high-quality agents based on your task input.
Instead of manually searching and configuring agents, just describe what you want to do — OpenYoung handles the rest.
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│ OpenYoung Pipeline │
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│ Intent │
│ Analysis │ ◄── LLM-powered intent detection
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│ Semantic │ ◄── Vector similarity search
│ Search │
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│ Quality │ ◄── Multi-dimensional evaluation
│ Evaluation │
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│ Badges │ │ Version │
│ Display │ │ History │
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│ Auto-Config │ ◄── Always Skills loading
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│ Execute Task │
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| Feature | Description |
|---|---|
| Semantic Search | Find agents using natural language, not keywords |
| Quality Evaluation | 6-dimension scoring: completeness, validity, dependencies, documentation, security, runtime |
| Intent Analysis | Understand what you want to do, recommend the right agent |
| Badge System | Visual quality indicators: Verified, Top Rated, Trending, New, Popular |
| Version Management | Track agent versions with SemVer support |
| Usage Tracking | Monitor which agents are most popular |
# Run agent with natural language
openyoung run "帮我写一个排序算法"
# List all available agents with badges
openyoung agent list --all --badges --stats
# Search agents semantically
openyoung agent search "代码审查"
# Compare two agents
openyoung agent compare default coder
# Analyze your intent
openyoung agent intent "我想要自动化测试"
# Check version history
openyoung agent versions agent-coder
openyoung agent version-add agent-coder 1.0.0 --changelog "Initial release"| Command | Description |
|---|---|
openyoung run <task> |
Run agent with task description |
openyoung agent list |
List available agents |
openyoung agent info <agent> |
Show agent details |
openyoung agent search <query> |
Semantic search agents |
openyoung agent compare <a> <b> |
Compare two agents |
openyoung agent evaluate <agent> |
Quality evaluation |
openyoung agent intent <query> |
Intent analysis |
openyoung eval list |
List evaluation metrics |
openyoung eval trend <agent> |
Show evaluation trend |
openyoung eval run <task> |
Run evaluation on a task |
openyoung eval server |
Start eval API server |
openyoung data runs |
List run records |
openyoung data list |
List run records (alias) |
openyoung memory list |
List memories |
openyoung memory search <query> |
Search memories |
openyoung mcp servers |
List MCP servers |
openyoung skills list |
List skills |
openyoung config list |
List configuration |
openyoung llm list |
List LLM providers |
openyoung package list |
List packages |
openyoung source list |
List sources |
openyoung channel list |
List channels |
openyoung templates list |
List templates |
openyoung import github <repo> |
Import from GitHub |
openyoung --help |
Show help |
packages/
├── agent-coder/
│ ├── agent.yaml # Agent configuration
│ ├── pyproject.toml # Dependencies
│ └── src/ # Agent code
└── agent-reviewer/
├── agent.yaml
└── pyproject.toml
Create .env in your project root:
# Required: At least one LLM provider
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
# or
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key
# Optional: Vector search (for semantic search)
DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-keyopenyoung/
├── src/
│ ├── agents/ # Agent system
│ ├── cli/ # CLI interface
│ ├── core/ # Core types
│ ├── evaluation/ # Quality evaluation
│ ├── llm/ # LLM clients
│ ├── memory/ # Vector store
│ ├── package_manager/ # Discovery, badges, versions
│ └── runtime/ # AI Docker runtime
├── packages/ # Agent packages
├── skills/ # Always-loaded skills
└── docs/ # Documentation
OpenYoung includes a built-in AI Docker sandbox execution environment that provides secure and controlled code execution for AI Agents.
| Feature | Description |
|---|---|
| Sandbox Isolation | Resource limits (CPU/Memory/Time), network access control |
| Security Policy | Command whitelist, dangerous pattern detection, file path validation |
| Instance Pool | Auto-scaling, instance pre-warming, state persistence |
| Audit Logging | Execution records, statistics, JSONL format |
from src.agents import YoungAgent
agent = YoungAgent(config)
agent.enable_sandbox(max_memory_mb=512)
# or
agent.enable_sandbox_pool(min_size=2, max_size=10)MIT License
OpenYoung 是一个 智能 Agent 发现与部署平台，能够根据你的任务输入自动发现、评估和部署高质量 Agent。
无需手动搜索和配置 Agent，只需描述你想要做什么 —— OpenYoung 会帮你完成其余工作。
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│ OpenYoung 工作流程 │
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│ 意图理解 │ ◄── LLM 驱动的意图分析
│ Intent │
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│ 语义搜索 │ ◄── 向量相似度匹配
│ Semantic │
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│ 质量评估 │ ◄── 多维度评分
│ Quality │
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│ 徽章系统 │ │ 版本管理 │
│ Badges │ │ Versions│
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│ 自动配置 │ ◄── Always Skills 加载
│ Auto-Config │
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│ 执行任务 │
│ Execute │
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| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 语义搜索 | 用自然语言而非关键词搜索 Agent |
| 质量评估 | 6 维度评分：完整性、有效性、依赖、文档、安全、运行时 |
| 意图理解 | 理解你想要做什么，推荐合适的 Agent |
| 徽章系统 | 可视化质量标识：官方验证、高评分、趋势上升、新增、热门 |
| 版本管理 | SemVer 版本的版本历史追踪 |
| 使用追踪 | 监控哪些 Agent 最受欢迎 |
# 用自然语言运行 agent
openyoung run "帮我写一个排序算法"
# 列出所有 agents（含徽章和统计）
openyoung agent list --all --badges --stats
# 语义搜索 agents
openyoung agent search "代码审查"
# 对比两个 agents
openyoung agent compare default coder
# 分析你的意图
openyoung agent intent "我想要自动化测试"
# 查看版本历史
openyoung agent versions agent-coder
openyoung agent version-add agent-coder 1.0.0 --changelog "初始版本"| 命令 | 描述 |
|---|---|
openyoung run <任务> |
使用任务描述运行 agent |
openyoung agent list |
列出可用 agents |
openyoung agent info <agent> |
显示 agent 详情 |
openyoung agent search <查询> |
语义搜索 agents |
openyoung agent compare <a> <b> |
对比两个 agents |
openyoung agent evaluate <agent> |
质量评估 |
openyoung agent intent <查询> |
意图分析 |
openyoung eval list |
列出评估指标 |
openyoung eval trend <agent> |
显示评估趋势 |
openyoung eval run <任务> |
运行任务评估 |
openyoung eval server |
启动评估 API 服务器 |
openyoung data runs |
列出运行记录 |
openyoung data list |
列出运行记录（别名） |
openyoung memory list |
列出记忆 |
openyoung memory search <查询> |
搜索记忆 |
openyoung mcp servers |
列出 MCP 服务器 |
openyoung skills list |
列出技能 |
openyoung config list |
列出配置 |
openyoung llm list |
列出 LLM 提供商 |
openyoung package list |
列出包 |
openyoung source list |
列出数据源 |
openyoung channel list |
列出通道 |
openyoung templates list |
列出模板 |
openyoung import github <仓库> |
从 GitHub 导入 |
openyoung --help |
显示帮助 |
packages/
├── agent-coder/
│ ├── agent.yaml # Agent 配置
│ ├── pyproject.toml # 依赖
│ └── src/ # Agent 代码
└── agent-reviewer/
├── agent.yaml
└── pyproject.toml
在项目根目录创建 .env 文件：
# 必需：至少一个 LLM 提供商
OPENAI_API_KEY=your-openai-key
# 或
ANTHROPIC_API_KEY=your-anthropic-key
# 可选：向量搜索（用于语义搜索）
DASHSCOPE_API_KEY=your-dashscope-keyopenyoung/
├── src/
│ ├── agents/ # Agent 系统
│ ├── cli/ # CLI 接口
│ ├── core/ # 核心类型
│ ├── evaluation/ # 质量评估
│ ├── llm/ # LLM 客户端
│ ├── memory/ # 向量存储
│ ├── package_manager/ # 发现、徽章、版本
│ └── runtime/ # AI Docker 运行时
├── packages/ # Agent 包
├── skills/ # Always Skills
└── docs/ # 文档
OpenYoung 内置 AI Docker 沙箱执行环境，为 AI Agent 提供安全可控的代码执行能力。
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 沙箱隔离 | 资源限制 (CPU/Memory/Time)，网络访问控制 |
| 安全策略 | 命令白名单，危险模式检测，文件路径验证 |
| 实例池 | 自动扩缩容，预热实例，状态持久化 |
| 审计日志 | 执行记录，统计查询 |
from src.agents import YoungAgent
agent = YoungAgent(config)
agent.enable_sandbox(max_memory_mb=512)
# 或
agent.enable_sandbox_pool(min_size=2, max_size=10)MIT License