因为这里的前三个AI Agent都是基于LlamaIndex的RAG的AI Agent,所以class必须是LlamaIndexAgent,这个是定义在agentscope.agents.rag_agent模块下。而第四个AI Agent 是用于引导的,它会用来找匹配的其他AI Agent的,因此它的class是DialogAgent。这个是定义在agentscope.agents.dialog_agent模块下。 前3个AI Agent,都会...
从AgentScope的multi-agent角度来看,RAG可以为每个agent提供更加客制化的回答问题能力。在某些应用中,RAG技术可以和工具调用、CoT等agent技术结合,创造出更加可靠、多才多艺的智能体。 AgentScope中构建RAG智能体 应用总览 在样例中,我们利用了RAG技术来构建一个AgentScope答疑助手群的应用。这个应用由四个agents组成,除...
从AgentScope的multi-agent角度来看,RAG可以为每个agent提供更加客制化的回答问题能力。在某些应用中,RAG技术可以和工具调用、CoT等agent技术结合,创造出更加可靠、多才多艺的智能体。 2.2AgentScope中构建RAG智能体 应用总览 在样例中,我们利用了RAG技术来构建一个AgentScope答疑助手群的应用。这个应用由四个agents组成...
AgentScope:可视化的多 Agent 平台 多智能体系统是如今 LLM 一个令人兴奋的领域,而 AgentScope 正是一个创新的多智能体平台,本文介绍了 AgentScope 的概念、用法以及 RAG智能体的概念。 AgentScope 旨在帮助开发人员轻松、可靠、高性能地构建多智能体应用程序。该平台具有三种高级功能: · 易于使用:采用纯 Python ...
多智能体系统在LLM领域展现出巨大潜力，而AgentScope作为一个创新的多智能体平台，本文将深入探讨其概念、功能及RAG智能体的运用。AgentScope平台旨在为开发者提供构建多智能体应用的高效工具。其核心功能包括：项目管理、消息传递、智能体行为定义、记忆存储、工具服务、工作流创建和监控。消息作为AgentScope中...
检索增强生成(RAG):整合RAG技术,支持智能体利用外部知识库增强LLMs的能力,提升事实准确性和减少幻觉。 如何运行 AgentScope 安装 AgentScope 需要Python 3.9或更高版本。建议从源代码安装: #从 GitHub 拉取源代码 git clone https://github.com/modelscope/agentscope.git ...
[2024-04-06]新的样例“五子棋”,“与ReAct智能体对话”,“与RAG智能体对话”,“分布式并行优化”上线了! [2024-03-19]我们现在发布了AgentScopev0.0.2版本!在这个新版本中,AgentScope支持了ollama(本地CPU推理引擎),DashScope和GeminiAPIs。 [2024-03-19]新的样例“带有@功能的自主对话”和“兼容LangChain...
在前几期的文章中,我们带大家了解了怎么去利用AgentScope去编写一些简单应用程序(可以@人的群聊、五子棋)和一些对agent非常有用的技术向的应用(ReAct和RAG)。本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming),然后和大家一起看看在这样的思想指导下设计的AgentScope能如何用比较少的代码...
检索增强生成(RAG):整合RAG技术,支持智能体利用外部知识库增强LLMs的能力,提升事实准确性和减少幻觉。 如何运行 AgentScope 安装 AgentScope 需要Python 3.9或更高版本。建议从源代码安装: #从 GitHub 拉取源代码gitclone https://github.com/modelscope/agentscope.git# 安装包cdagentscope ...
Apache-2.0 license AgentScope Start building LLM-empowered multi-agent applications in an easier way. Welcome to join our community on News [2025-03-05]Ourmulti-source RAG Application(the chatbot used in our Q&A DingTalk group) is open-source now!