Portia 的主要功能是什么？

主要功能包括：1) 在采取行动之前创建和共享计划以实现可预测的行为，2) 设置检查点以供人工审查和授权，3) 捕获完整的审计跟踪以实现可解释性，4) 评估框架以维持代理性能，5) 与 1000 多个云和 MCP 工具集成。

谁创建了 Portia AI？

Portia AI 由 Emma 和 Mounir 创建，他们之前在 Amazon、Google 和 Stripe 领导过 B2C 和 B2B 产品发布。

如何开始使用 Portia AI？

您可以先在本地安装 SDK，创建一个 Portia 云帐户，并访问他们的文档：docs.portialabs.ai。他们还在 www.portialabs.ai 上提供了一个游乐场用于测试。

Portia 支持哪些类型的集成？

Portia 支持连接到 1000 多个云和 MCP 工具，包括 Gmail、Google 日历、Slack、GitHub、Zendesk、Stripe、Asana、Intercom 等。它处理工具库和远程 MCP 服务器连接的身份验证。

Portia AI

WebsiteFree TrialAI Developer Tools Large Language Models (LLMs)

Portia AI 是一个开源开发人员框架，使团队能够构建安全、可靠和可控的 AI 代理，这些代理具有内置的身份验证和人工监督功能，适用于受监管的环境。

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https://www.portialabs.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure

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更新于：2025年07月04日

Portia AI 月度流量趋势

Portia AI 上个月收到了 6.3k 次访问，显示出 -26.4% 的显著下降。根据我们的分析，这一趋势与人工智能工具领域的典型市场动态相符。

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什么是 Portia AI

Portia AI 是一家总部位于伦敦的初创公司，由 Emma Burrows 和 Mounir Mouawad 创立，提供用于构建可用于生产的 AI 代理的开源 SDK 和云平台。该公司于 2025 年 3 月从隐身状态中脱颖而出，并获得了由 General Catalyst 领投的 510 万欧元的融资。Portia AI 的核心是帮助开发人员创建可预测、可控和安全的 AI 代理 - 这对于合规性和监管至关重要的行业尤其重要。该平台通过其 SDK 将智能和自主性与强大的安全功能相结合，该 SDK 可与包括 OpenAI、Anthropic、Mistral 和 Google 在内的各种 LLM 提供商配合使用。

Portia AI 的主要功能

Portia AI 是一个开源的开发者框架和云平台，使团队能够在受监管的环境中构建安全、可靠的 AI 代理。它提供用于创建可预测和可控 AI 代理的工具，具有诸如计划共享、人工监督、身份验证支持和全面的审计跟踪等功能。该平台支持多个 LLM 提供商，提供预配置的工具集成，并通过其“自主性范围”方法平衡 AI 自主性与人工控制。

可预测的计划系统: 代理在执行前创建并共享明确的计划，允许开发人员在采取任何操作之前审查和控制 AI 行为

内置身份验证框架: 包括具有令牌刷新的即时身份验证，以实现安全的工具访问，支持与流行的 SaaS 提供商（如 Google、Slack 和 GitHub）的集成

人机界面控制: 提供澄清机制，以暂停代理执行并在需要时请求人工输入或授权

全面监控: 提供完整的审计跟踪和监控功能，以跟踪代理进度并在生产环境中保持可解释性

Portia AI 的使用场景

金融服务合规: 在维护法规遵从性和审计跟踪的同时，自动化 KYC（了解您的客户）流程

客户服务自动化: 处理退款请求和客户咨询，使用受控的 AI 代理，这些代理可以在需要时暂停以获得人工批准

数据收集与分析: 在维护安全性和合规性要求的同时，自动收集和处理跨多个工具的信息

优点

具有可选云功能的开源核心

强烈关注安全性和合规性

通过 MCP 提供广泛的工具集成支持

缺点

需要 Python 3.11 或更高版本

企业部署的设置复杂

仅限于受支持的 LLM 提供商

如何使用 Portia AI

安装 Portia SDK: 使用 pip 安装 Portia Python SDK：pip install portia-sdk-python。对于浏览器工具，请使用以下命令安装：pip install \'portia-sdk-python[tools-browser-browserbase]\'

获取 API 密钥: 在 app.portialabs.ai 上注册以获取您的 Portia API 密钥。您还需要计划使用的其他服务的 API 密钥（例如，OpenAI、Tavily）

设置环境: 创建一个 .env 文件并设置所需的环境变量，如 PORTIA_API_KEY、OPENAI_API_KEY 等。使用 load_dotenv() 加载这些变量

创建基本配置: 通过导入和设置具有所需 LLM 设置和存储选项的 Config 类来初始化 Portia 的基本配置

设置工具注册表: 从 Portia 的工具注册表中选择和配置您要使用的工具，或创建自定义工具。导入 example_tool_registry 或创建您自己的工具注册表

初始化 Portia 实例: 使用您的配置和工具注册表创建一个 Portia 实例：portia = Portia(config=config, tools=tool_registry)

生成计划: 使用 portia.plan() 从用户查询生成结构化计划。这将创建 AI 代理要遵循的步骤

执行计划: 使用 portia.run() 执行生成的计划。代理将按照步骤操作并根据需要处理身份验证/澄清

处理身份验证: 当工具需要身份验证时，Portia 将引发 ActionClarification。为用户提供 OAuth 链接以进行授权

监控执行: 通过 app.portialabs.ai 上的 Portia 仪表板跟踪计划执行。查看日志、输出和审计跟踪