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2026年1月17日
Eigent 简介
Eigent 是基于 CAMEL-AI 的多智能体桌面应用，在 GitHub 上获得 3.7k+ Stars。核心特点
- 多智能体协作：Developer、Search、Document 等专用 Agent 并行工作
- 自定义 Agent：支持根据需求创建专属 Agent
- 清晰的任务监控：界面简洁美观，能够清晰监控多 Agent 协作完成任务的过程
快速上手
Step 1: 获取 MiniMax API Key
获取方式：
- 订阅了 Coding Plan 的用户可使用 Coding Plan API Key
- 未订阅的新用户可以先用 按量计费 的免费额度进行尝试
Step 2: 下载安装 Eigent
1
安装 Node.js
确保已安装 Node.js（版本 18 ~ 22）和 npm
2
克隆仓库
3
安装依赖
Step 3: 启动 Eigent 应用
在终端中运行以下命令启动 Eigent 应用：本文以自托管（社区版）模式运行 Eigent，初次使用时需要在 Eigent 官网注册，然后在本地的 Eigent 应用中输入账号密码进行登录。
初次运行时 Eigent 需要安装环境依赖，加载时间较长，需耐心等待。
Step 4: 配置 MiniMax M2.1 模型
依次点击：左上方 Logo → Settings → Models 标签，进入模型配置界面。
下滑界面到 MiniMax 模型配置区域，进行以下配置：
| 配置项 | 值 |
|---|---|
| API Key Setting | 您的 MiniMax API Key |
| API Host Setting | https://api.minimaxi.com/v1 |
| Model Type Setting | MiniMax-M2.1 |
Step 5: 新建 Project 开始任务
进入 Project 界面，点击右上角 ”+” 号新建 Project，并进入新建的 Project 界面。输入任务需求发送给 Agent 执行。
实测展示
任务需求
我们将测试一个复杂的旅行规划任务：根据个人旅行喜好、意向景点、旅程时间起止日期以及总预算，要求给出详细的行程安排，包括景点、酒店、交通、餐饮等，最终形成一个 HTML 格式的旅行手册。
任务执行过程
1
阶段 1: 任务规划
MiniMax M2.1 模型自带 thinking 能力，在 Eigent 中发送任务需求后，它先经过深度思考，明确任务需求和目标，并划分为以下 7 个步骤：
- 搜索景点
- 搜索熊猫景点
- 搜索餐饮和餐厅
- 搜索交通
- 搜索实用 tips
- 创建 7 天行程
- 创建 HTML 手册
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阶段 2: 开展搜索
根据任务规划，MiniMax M2.1 模型作为 Search Agent 调用搜索工具，开展搜索任务。在 Eigent 框架中，5 个搜索任务并行执行。
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阶段 3: 整理汇总成手册
Search Agent 完成资料搜索后，总任务进度更新，MiniMax M2.1 以 Document Agent 的角色，接收搜索到的资料并根据任务要求进行行程安排以及 HTML 旅行手册的编写。
总结
通过本教程，我们展示了如何在 Eigent 多智能体框架中接入 MiniMax M2.1 模型，并完成复杂任务：- MiniMax M2.1 的 thinking 能力使其能够自主规划复杂任务的执行步骤
- 多 Agent 协作让搜索、文档生成等任务并行执行，大幅提升效率
- 最终输出完整的 HTML 旅行手册，展示了 MiniMax M2.1 在长程规划任务中的卓越表现