An overview of Co-LLM-Agents framework 以下视频展示了 multi-agent 系统在 ThreeDWorld 中思考和交流以合作完成任务的过程。该方案证明了 LLM 可以超越强大的基于规划的方法,以自然语言进行交流,并赢得更多信任并与人类更有效地合作。 也为更加智能、复杂的 multi-agent 的研究提供了范例。 0 当然除了以上介绍的...
万字综述:大语言模型多智能体(LLM Multi-Agents)进展与挑战 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...
万字综述:大语言模型多智能体(LLM Multi-Agents)进展与挑战 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多任务。最近,基于使用一个LLM作为单个规划或决策智能体的发展,基于LLM的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟方面取得了可观的进展...
研报出具的效果还不错,无论是rank ic还是因子分层的单调性上。 为了让大模型能够更加自动化地完成高复杂度任务,构建更为复杂且具备影响力的应用,探索基于大模型的多智能体(Multi-Agent)框架,智能体本身的主动性、反应性等能力大幅扩展大模型的能力边界,而多智能间的分工合作进一步显示出“群体的智慧”。 研报里使用...
大师兄:好问题。Agents 就像是能够独立行动的自主系统,它们可以自己完成任务,做出决策,甚至与其他系统或用户互动。而 Agentic Workflow 则是这些 Agents 行动的一种方式,它强调的是通过迭代和互动的方式来提升 AI 的表现。 想象一下,Agents 是一群小侦探,而 Agentic Workflow 就是他们解决案件的方法。小侦探们(Agent...
为了让大模型能够更加自动化地完成高复杂度任务,构建更为复杂且具备影响力的应用,探索基于大模型的多智能体(Multi-Agent)框架,智能体本身的主动性、反应性等能力大幅扩展大模型的能力边界,而多智能间的分工合作进一步显示出“群体的智慧”。 研报里使用的基础开源框架是:LangChain。
LLM-based Multi-Agent System 2 1.背景介绍 2.核心概念与联系 2.1 语言模型(LLM) 2.2 多智能体系统(MAS) 2.3 LLM与MAS的结合 3.核心算法原理具体操作步骤 3.1 LLM的训练与优化 3.2 MAS的设计与实现 3.3 LLM与MAS的集成 4.数学模型和公式详细讲解举例说明 ...
北京未来式智能科技有限公司 | AutoAgents.ai | AI Agents大规模并行协作平台 NeurIPS 2023|AI Agents先行者CAMEL:第一个基于大模型的多智能体框架 教AI Agents学会协作&竞争!首个大模型多智能体框架CAMEL亮相 一文读懂Agent,大模型的下一站 大模型AI Agent前沿调研 AutoGen实战应用(二):多代理协作(Multi-...
[6] Yashar Talebirad,et al."Multi-agent collaboration: Harnessing the power of intelligent llm agents".2023. 更多阅读 #投 稿通道# 让你的文字被更多人看到 如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体,缩短读者寻找优质内容的成本呢?答案就是:你不认识的人。
所以,Agents 是执行任务的实体,而 Agentic Workflow 是指导这些实体如何更有效地工作的过程。两者结合起来,就能够创造出更加强大和灵活的人工智能解决方案。 03 LLM 的未来发展方向 三金哥:我发现关于Agent和工作流的很多说法,你都使用了比喻呀,是不是直接进行说明不大好解释呢。