其实Agent并不是大模型时代的新概念,早在上个世纪90年代左右就有科学家提出Agent,并成为了当时的热门话题,一些文献甚至称其为计算机软伴领域下一个意义深远的突破,结合很多学者的研究我们这里可以简单给Agent做一个定义:Agent是一种能够自主感知环境并根据感知结果采取行动的实体,以感知序列为输入,以动作作为输出的函数。
论文名称:SurgBox: Agent-Driven Operating Room Sandbox with Surgery Copilot 代码链接:https://github.com/franciszchen/SurgBox 手术模拟和决策支持 我们基于Multi-Agent技术研发了手术沙盒系统SurgBox和手术AI助手Surgery Copilot,展示...
针对Log, Metric, Trace 三类运维数据我们分别构建了异常检测基础模型,一但系统接受到异常即会通知 LLM 主管 Agent,主管 Agent 对异常问题进行决策与子领域 Agent 进行桥接,多个子领域 Agent 协同工作,实现运维故障自动诊断和多个任务模型的编排,提升运维效率。
规划（Planning），大语言模型作为Agent的大脑负责思考和规划，而思考和规划的方式又可以分为两部分：分而...
第四阶段:Multi-Agent 接下来,多 Agent 基于 AI 调度共同完成任务,就可以实现更复杂的任务管理和协作实现,从需求->代码->测试的全流程自主化。我们的终极目标是 AI 程序员的水平,类似于 Devin 项目。这一阶段将涵盖更复杂的编程任务,需要更高级的 AI 调度和协同能力。
从大模型到AgentScope:multi-agent框架与应用 发布时间:2024/03/25 发送弹幕请先 视频介绍 嘉宾介绍 Li, Zitao 通义实验室 算法专家 展开更多
Multi-Agent系统主要由以下几个关键部分组成: 研究员(Researcher Agent):负责搜集用户所需的数据。通过调用外部搜索引擎或数据库,收集并整理相关信息。 路由器(Router Agent):根据当前状态和消息内容,决定信息流向。它是系统的中枢,确保各Agent之间的无缝衔接。
Multi-Agent 的效果可能会比 Single-Agent 更差,我们认为在通过大模型通往 AGI 的道路上,需要将 Agent 当作平等的人类非工具来看待,因此多 Agent 的组织管理与协同需要借鉴管理 “人” 的方法,我们希望在基于 Agents 组织架构上,探索一套基于企业组织管理方法的多 Agent 协同框架,例如通过 KPI 树方法分解任务,...
结合大模型的技术演进趋势,从 zero-shot->one-shot->few-shot,从 Chain of thought->Tree of thought->Graph of thought,从 Single-Agent增强到Multi-Agent协同,Multi-Agent 在激发大模型能力的同时也带来了新的技术挑战,近期业界实践已发现,Multi-Agent 架构如果缺少合理的组织管理与协同沟通方法时,Multi-Agent ...
摘要:本文从智能运维面临的挑战和痛点出发,介绍企业运维领域应用 AIGC 的实践案例,基于确定性运维的实践经验,提出以 LLM 为中心,基于多 Agent 协同的运维方案,并提出在大模型时代下,对下一代智能运维的思考。 本文分享自华为云社区《LLM 和 Multi-Agent 在运维领域的实验探索》,作者:华为云确定性运维。