我们整理分享来自新加坡国立大学的最新论文:基于大型语言模型的多智能体综述- 进展与挑战, Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges,文末有论文连接。 大型语言模型(LLMs)在广泛的任务中取得了显著的成功。由于LLMs令人印象深刻的规划和推理能力,它们被用作自治智能体自动完成许...
CAMEL(交流Agent框架)旨在促进Agent之间的自主协作。它使用了一种称为初始提示的新技术,引导对话Agent朝着符合人类目标的任务发展。这个框架还作为生成和研究对话数据的工具,帮助研究人员了解交流Agent的行为和互动。AutoGen 是一个多功能框架,允许使用语言模型创建应用程序。它以其高度的可定制性而著称,使开发人员能够使用...
一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 1.1 multi-agent RL 问题建模 1.2 multi-agent RL 求解范式 二、协作型的 multi-agent 系统 2.1 协作机制 2.2 对话系统 2.3 控制系统 三、竞争型的 multi-agent 系统 3.1 竞争型的解释及其与协作型的比较 3.2 典型的竞争型的案例 参考资料 在上一篇关于 RAG 的讨论中已...
“A Systematic Survey on Android API Usage for Data-Driven Analytics with Smartphones” (Lee et al., 2023, p. 1)ACM Computing Surveys “A Multi-Sensor Approach to Automatically Recognize Breaks and Work Activities of Knowledge Workers in Academia” (Di Lascio et al., 2020, p. 781)IMWUT ...
一、多模型互动 Multi-agent interaction 多个LLM(代理,agent)独立提出并协作辩论他们的回答以达成一致。这种方法可以减轻单个LLM产生幻觉信息的问题。 例如,通过让多个LLM参与辩论以达成共识,可以减轻这种幻觉。一名LLM提出主张(作为EXAMINEE),另一名LLM就这些主张提出问题并检查其真实性(作为EXAMINER),能以相对较低的成本...
对于某些较为简单的任务,采用 Agent 的方式可能是"用牛刀杀鸡",而直接使用带有 Completion 的简单指导性提示词(译者注:模型接收到 instruction prompt 后的内容生成过程。)可能就能够达到相似的结果,且速度甚至还能快上一倍。以 Mieszko 项目为例,我们决定将大部分任务从 Multi-Agent 架构转变为基于特定任务的 Agent...
AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors in Agents 这篇论文主要研究了如何通过大型语言模型(LLM)增强的自主智能体(agents)实现多智能体协作,并探索在这种协作中出现的新兴行为。作者提出了一个名为 AgentVerse 的多智能体框架,该框架可以模仿人类群体动态,协作地调整其组成,...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) ...
LLM-Agent 大模型智能体热度空前,但智能体是什么、为什么、怎么办,行业还没有统一认知,典型的小学语文课本里“小马过河”的现实版。 是什么 一、OpenAI 工程师Lilian Weng的定义 2023.6.23 规划 子目标和分解:将大型任务分解为更小的、可管理的子目标。
AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors in Agents 这篇论文主要研究了如何通过大型语言模型(LLM)增强的自主智能体(agents)实现多智能体协作,并探索在这种协作中出现的新兴行为。作者提出了一个名...