多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)是由多个自主智能体组成的分布式系统,每个智能体能够自主感知环境、学习并作出决策,以实现各自的目标或协同完成整体目标。与单智能体系统相比,MAS 中决策权分散在各个体之间,每个智能体都有一定自主性并能影响环境,这种分布式决策和交互是MAS 的显著特点。多个智能体通过交互还能产生涌
本文解决的也同样是 Dec-POMDP 问题,遵循的是中心化训练中心化执行 CTCE(Centralized Training Centralized Execution)框架,因而在大规模的多智能体环境下,由于网络输入的数据维度过大,会给强化学习算法的训练带来困难。 算法被命名为 CommNet,其框架如下图所示(图片来源原论文): 该框架中所有灰色模块部分的参数均是所...
这里就到了第一个区分点,大规模系统或者叫网络化系统是多个个体,而中文表达上较为相似的网络化控制则是偏向于控制器与被控对象通过网络相连,也可以是单体系统。 90年代末,兴起了两件新事物,一个多智能体、一个复杂网络。多智能体系统走入了人们的视野: 相对于网络化系统对于通信速率的关注,多智能体系统则源于对...
代码地址：https://github.com/mingyin1/Agents_Failure_Attribution 都说模型即产品，就像现在的OpenAI o3、Gemini 2.5 Pro还有新发的DeepSeek-R1-0528越来越强大，那为何还需要多智能体的AI系统？这是因为目前阶段依然单个AI能力有限，而LLM驱动的多智能体系统在很多领域展现出巨大潜力。然而，这些系统也存在着脆弱...
1. 多智能体(Multi-Agents)究竟是什么 它是基于LLMs且由多个互相协作或竞争的自主单智能体组成的,其主要含义是在通过集体行为解决复杂问题(好比一个团队或一家企业解决用户或客户的复杂需求)。每个智能体都具有一定程度的自主性,并能够感知环境、作出决策,并与其他智能体交互。
(1)多智能体系统是由一系列相互作用的智能体构成,内部的各个智能体之间通过相互通信、合作、竞争等方式,完成单个智能体不能完成的,大量而又复杂的工作。 (2)多智能体系统的定义:多智能体系统( multi-agent systems) 是指由多个自主个体组成的群体系统,其目标是通过个体间的相互信息通信和交互作用。
多智能体协作是我在最近几封信中描述的四种关键 AI 智能体设计模式中的最后一种。对于像编写软件这样的复杂任务，多智能体方法会将任务分解成由不同角色（如软件工程师、产品经理、设计师、QA 工程师等）执行的子任务，并让不同的智能体完成不同的子任务。不同的智能体可以通过提示一个 LLM（或多个 LLM）执行...
就在几个小时前，这个或许还没有组建完成的新研究团队就已经开源发布了一项重量级研究成果：Swarm。这是一个实验性质的多智能体编排框架，主打特征是工效（ergonomic）与轻量（lightweight）。项目地址：https://github.com/openai/swarm Swarm 开源后引起了热烈讨论，有网友表示这能帮助简化许多潜在的多智能体用例的...
当下，大模型正饱受幻觉、数据墙的困扰，多智能体技术为其提供了一种“群体增智”的新路径。开源项目CAMEL AI社区发起人、智能体公司Eigent创始人李国豪表示，多智能体系统中的每一个智能体，都可看作是一个个体，它们能够自主操作，同时又能够在必要时集结成为具有协同行动能力的群体。哈尔滨工业大学副教授李斯源则...
最近，来自中科院深圳先进院和大连理工大学的研究团队联合开发了一个名为AutoPatent的自动化的多智能体专利生成框架，能够在十分钟左右的时间依据发明人的专利技术底稿生成一篇完整的专利文档。论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.09796 代码链接：https://github.com/QiYao-Wang/AutoPatent 研究背景 一份完整的专利...