MiroFlow是一個由MiroMind AI團隊提出的開源智慧型體框架，旨在通過其三層架構（基礎層、智慧型體層、控制層）解決AI Agent領域的不靈活、不穩定與成本高問題，並支持多種主流大語言模型。該框架在多個基準測試中進行評估，例如在GAIA驗證集上的通過率為82.4%，並在FutureX榜單上排名第一。
MiroFlow於2025年8月8日發布v0.1版本並完全開源。隨後在2025年8月27日發布的v0.2版本在HLE、BrowserComp等多個基準測試中進行了評估。2025年9月15日發布的v0.3版本提升了未來事件預測的準確率。2026年3月，MiroFlow發布了1.7版本，增加了Web套用界面並擴展了模型支持。
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研發背景
MiroFlow用於處理AI Agent領域的一些限制。該框架由MiroMind AI團隊開發，屬於其“MiroMind Open Deep Research”深度研究項目。MiroFlow是一個開源的智慧型體框架。
發展歷程
MiroFlow框架自2025年8月首次開源後持續疊代。2025年8月8日，MiroFlow v0.1作為該研究智慧型體框架的首次完全開源版本發布。2025年8月26日，團隊發布了GAIA驗證軌跡（73.94% pass@1）和用於本地部署的Gradio演示。2025年8月27日，v0.2版本發布，在多個智慧型體基準測試中達到了先進水平，具體包括HLE (27.2%)、HLE-Text-Only (29.5%)、BrowserComp-EN (33.2%)、BrowserComp-ZH (47.1%)和xBench-DeepSearch (72.0%)。2025年9月15日，v0.3版本發布，其增強了代碼庫架構並顯著提升了基準性能，在FutureX未來預測基準中排名第一，並將GPT-5的預測準確率提升了11%。
2026年3月，MiroFlow發布了1.7版本與MiroThinker 1.7，這是一個主要版本更新，新增了Web套用界面（FastAPI + React）、用於基準評估的綜合驗證系統，並擴展了大型語言模型支持，包括Kimi K2.5和GPT-5。
核心技術
MiroFlow旨在解決AI Agent領域在靈活性、穩定性與成本方面的挑戰。其核心設計採用基礎層、智慧型體層和控制層的三層架構。基礎層提供所有智慧型體共用的底層能力，包括語言模型後端、工具集和輸入輸出處理器。智慧型體層作為獨立的工作單元，每個智慧型體節點擁有自己的上下文、提示詞、工具集和I/O處理器，節點之間通過結構化訊息通信。控制層負責根據用戶輸入和預定義的智慧型體圖配置進行全局調度與流程編排，同時維護日誌和檢查點以確保結果可復現。
運營模式
MiroFlow是一個完全開源的智慧型體框架，其代碼、配置及基準測試結果均公開，遵循Apache 2.0協定。該框架強調結果的可復現性，所有報告結果均為三次運行取均值，並將可復現性作為硬性指標。
MiroFlow提供了配套的基準測試套件與高質量軌跡數據集，以支持全面的性能評估。同時，MiroFlow致力於建設一個開放創新者平台，為研究者和開發者提供從基礎框架、模型到工具鏈的完整支持。
