MiroThinker
项目核心内容总结：
MiroThinker 是一个开源 AI 代理工具，支持通过大模型（如 Qwen3、GPT-5）和多工具集成（如 Google 搜索、网页抓取、代码执行）完成复杂任务。其核心功能包括：
- 任务执行：通过配置 API 密钥（如 Serper、Jina、E2B）调用外部工具，支持搜索、数据抓取、代码运行等。
- 评估与优化：提供基准测试脚本（如 HLE、GAIA、AIME2025），支持多轮对话上下文管理（256K 上下文长度），可监控评估进度。
- 可扩展性：支持不同规模模型（如 8B/30B/235B）和上下文长度（128K/256K），通过调整参数（如
MAX_CONTEXT_LENGTH）优化内存使用。
使用方法：
- 安装依赖并配置
.env文件中的 API 密钥。 - 运行评估脚本（如
uv run benchmarks/evaluate.py）或收集追踪数据（如bash collect-trace.sh）。 - 通过进度监控脚本（如
check_progress_<benchmark>.py）查看任务状态。
主要特性：
- 支持大模型与长上下文（256K），提升复杂任务处理能力。
- 集成多工具（搜索、代码执行、摘要生成），增强功能灵活性。
- 提供性能优化方案（如减少并发任务数、使用较小模型版本）。
- 开源 MIT 许可，社区驱动，支持多语言（中文/英文）文档和 Discord 社区支持。