所谓的单智能体,在MetaGPT中,其实就是一个Role实例。一个 Role 能执行特定的 Action,拥有记忆、思考并采用各种策略行动。 0.2 单智能体运行周期 我之前的文章中讨论过MetaGPT单智能体的运行周期,详细分析了Role类中run函数的运行方式和相关函数(如_observe、react函数)的作用,可以去看下: _observe函数用来观察环境...
OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于 PyTorch 的强化学习研究框架，支持单智能体、多智能体、自然语言等多种任务的训练。OpenRL 基于 PyTorch 进行开发，目标是为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效、可持续扩展的平台。目前，OpenRL 支持的特性包括：简单易用且支持单智能体、多智能体训练的通用接口支...
Spring Boot单体框架是指使用Spring Boot技术栈构建的单体应用(Monolithic Application)。单体应用是一种将所有业务逻辑、数据访问、用户界面等代码都打包在一个可部署单元中的软件架构。Spring Boot是一个基于Spring框架的开源项目,旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。通过Spring Boot,开发者可以快速创建独立的、生产...
随着LLM在理解复杂输入、进行推理和规划、可靠地使用工具以及从错误中恢复等关键能力方面的成熟,智能体正在生产中涌现。智能体的工作从人类用户的命令或互动讨论开始。一旦任务明确,智能体就会独立规划和操作,并可能返回给人类以获取更多信息或判断。在执行过程中,智能体必须在每个步骤中从环境中获得“真实信息”(例如工具...
尽管有关 LLM 即智能体(LLM-as-an-agent)的研究表明,LLM 可以应用于强化学习(RL)并取得不错的效果,但将基于 LLM 的 RL 扩展到多智能体系统(MAS)并非易事,因为单个智能体的 RL 框架没有考虑智能体之间的协调和通信等方面。为了激发对基于 LLM 的多智能体强化学习的更多研究,来自罗格斯大学研究团队调查了现有...
OpenAI近期宣布推出了一项创新性的框架——Swarm,旨在简化多智能体系统的编排工作,解决开发者在此领域面临的复杂挑战。该框架通过优化智能体的协调、执行和测试流程,使得开发者能够更加高效地管理和互动多个AI智能体。 根据OpenAI的五级量表,最新推出的o1模型处于第二阶段,即“推理者”。而Swarm框架的开发正是向第三阶段...
Swarm的出现,标志着多智能体系统开发进入了一个新的时代。它简化了复杂的协作过程,让开发者能够专注于创造性的问题解决,而不是被繁琐的框架所困扰。 虽然Swarm目前还处于实验阶段,但它已经展现出了巨大的潜力。它不仅仅是一个框架,更是一种新的思考AI协作的方式。通过Swarm,我们可以构建更智能、更灵活、更强大的AI...
阿维塔11作为一款引领未来出行方式的智能电动汽车,在追求极致性能的同时,也十分注重车辆的安全性。其中,“回”字车身设计便是阿维塔11为提升车身刚度而采取的一项创新之举。所谓“回”字车身结构,并非传统意义上的单个环状构造,而是通过一系列精心布局的小环相互连接而成的大系统。这种设计巧妙地将车身框架构建成了一个...
虽然这种方法提高了 agent 处理复杂因果关系的能力,但在真实世界的场景中,在同一情况下执行多个行动往往是不现实的。所以需要一种在每轮中仅生成一种行动但能够处理多样、复杂推理的智能体框架。 1.2 动机 处理预测与实际结果之间的差异往往有助于人们扩展思维过程和进行反思,从而促进推理朝着正确的方向发展。受科学研...
上篇文章(【AI Agent系列】【阿里AgentScope框架】1. 深入源码:详细解读AgentScope中的智能体定义以及模型配置的流程)我们深入学习了AgentScope框架中的agent模块,并在最开始的时候创建了两个智能体实例,并运行了智能体实例得到了结果。 今天我们在之前代码的基础上,稍微修改一下,引入AgentScope框架的Pipeline模块,实现...