BISHENG灵思是什么

BISHENG灵思是毕昇推出的开源通用AI Agent，通过结合业务专家的知识和经验，帮助用户快速、高效地完成复杂任务。创新地提出了AGL（Agent指导语言）框架，将业务专家的偏好和知识注入AI系统，实现专家级的解决方案。灵思的核心优势在于专家级品味、多智能体协作能力和超长文档写作能力，能处理复杂的任务，如撰写详细的旅游攻略、阅读报告、新产品动态搜集、招标需求响应等。

AGL（Agent Guidance Language，Agent 指导语言）框架是一种通过自然语言规范指导 AI Agent 执行复杂任务的标准体系，由 BISHENG 灵思团队提出并开源。它的核心目标是架起业务专家与 Agent 之间的沟通桥梁，让非技术人员能以熟悉的自然语言描述任务逻辑，同时确保 Agent 执行的稳定性和专业性。以下是其关键特性与应用场景的详细解析：

1. 借鉴 SOP 的标准化任务描述
   AGL 整体框架借鉴了管理学中的 SOP（标准作业流程）概念，将任务拆解为可执行的步骤序列。例如，在旅行规划场景中，AGL 指导手册会明确要求 “先询问用户旅行偏好→每日行程需包含交通、景点、餐饮三个模块→推荐景点需结合用户兴趣标签” 等具体规则。这种结构化描述既符合人类思维习惯，又能让 Agent 精准理解任务边界。
2. 自然语言与 Agent 能力的适配性
   AGL 并非简单的自然语言指令，而是经过精心设计的 “Agent 友好型” 规范。例如：
   任务优先级标注：通过 “核心需求”“次要建议” 等关键词，帮助 Agent 区分任务权重；
   工具调用约束：明确指定 “必须使用 TripAdvisor API 获取景点评分”，避免 Agent 盲目调用工具；
   结果格式模板：要求输出 “Markdown 表格 + 关键数据可视化”，确保结果符合业务要求。
3. 领域专家驱动的闭环优化
   业务专家可通过 AGL 指导手册直接注入领域知识（如招股书阅读的 “和君七步法”），并通过 “执行反馈→手册迭代→效果提升” 的闭环持续优化 Agent 能力。例如，在金融场景中，专家可在 AGL 手册中加入 “识别财务造假信号” 的规则，使 Agent 在分析财报时自动标记异常数据。

使用方法

在这里输入提示词：
我是一个开源爱好者，最近想参加一些新一点的AI相关的github项目开发，请帮我搜索一下合适的项目。开发语言主要聚焦在java python go等

接下来灵思会为我们生成一份详细的文档用来指导Agent工作：

你可以修改一下指导手册以满足你自己的需要，然后点击开始执行:

这里很明显是有问题的，应该把年份改成2025。
这里我换了一种思路，想让它帮我生成最近半年火起来的项目，所以我使用了重新生成规划：


让它开始帮助我们执行，时间会比较长：

这是使用多种渠道进行了搜索，有web搜索、github的汇总结果中搜索。
接下来再补充一些细节内容：

可以看到基本上中间过程都是使用markdown进行处理的：

最后通过大模型总结：

结果还是不错的：

流程总结