基于大语言模型(LLM)多智能体(Multi Agent)实战:从工具调用到任务执行的完整指南(Python) 在AI系统中,单代理设计在处理简单任务时表现良好,但随着任务复杂性和工具数量的增加,其局限性逐渐显现。首先,工具过多会导致AI面临选择困难,尤其是在工具数量超过10个时,AI可能难以快速选择最合适的工具。其次,任务差异大时,...
事实上,在 LLM 的背景下,multi-agent 系统已经逐渐成为主流的应用方案。本文将试图从多个角度研究和讨论以 LLM 为基础的 multi-agent 系统的发展过程及算法特点。 一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 在LLM 出现之前,multi-agent 主要存在于强化学习和博弈论(game theory) 的相关研究中。由于笔者之前从事强化学习...
MetaGPT 设计用于将人类工作流程过程嵌入到语言模型Agent的操作中，从而减少在复杂任务中经常出现的幻觉问题。它通过将标准操作程序编码到系统中，并使用装配线方法将特定角色分配给不同的Agent来实现这一点。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...
Multi-Agent(多智能体系统) 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。 一般地,Multi-Agent由一系列相互作用的Agent及其相应的组织规则和信息交互协议构成,内部的各个Agent之间通过相互通信、合作、竞争等方式,完成单个Agent不能完成的,大量而又复杂的工作,是“系统的系统”。 2.1...
MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework 论文链接: https://arxiv.org/abs/2308.00352 代码链接: https://github.com/geekan/MetaGPT 动机 随着LLM 能力的不断提升,基于 LLM 的智能体来解决各种任务在...
Agent 智能体: 您可以基于 LLM 函数调用或 ReAct 定义 Agent,并为 Agent 添加预构建或自定义工具。Dify 为 AI Agent 提供了50多种内置工具,如谷歌搜索、DELL·E、Stable Diffusion 和 WolframAlpha 等。 LLMOps: 随时间监视和分析应用程序日志和性能。您可以根据生产数据和标注持续改进提示、数据集和模型。
Agent金融市场异常检测 Enhancing Anomaly Detection in Financial Markets with an LLM-based Multi-Agent Framework 摘要 本文提出了一种新型的多智能体框架,它基于大型语言模型(LLM),致力于提升金融市场数据异常检测的能力,应对人工核实系统警报的难题。该框架构建了一个 AI 智能体的协作网络,各智能体分工明确,涵盖数...
基于大模型的常见单Agent 系统包括: AutoGPT:AutoGPT是一个AI代理的开源实现,它试图自动实现一个给定的目标。它遵循单Agent范式,使用了许多有用的工具来增强AI模型,并且不支持Multi-Agent协作。 ChatGPT+ (code interpreter or plugin) :ChatGPT是一种会话AI Agent,现在可以与code interpreter或插件一起使用。code ...
华为在 LLM 和 Multi-agent 在运维领域的实验探索有了不错的经验,即将与 4 月 11-13 日举办的 QCon 全球软件开发大会暨智能软件开发生态展邀请到华为集团 IT 平台服务部算法科学家张曦博士前来分享。她是犹他州立大学统计学博士,研究方向为 AI for Data、AI for BI、AIOps,时间序列分析等;具有丰富的人工智能在...
本文我们将继续探讨 Self-alignment 的另一实现路线——Multi-agent 对齐。除了对对齐 Pipline 的数据进行合成,另外一种新兴的方式就是依赖于多智能体的互动交互进行对齐。这里互动交互的方式根据组织关系可以分为对抗与协作两个大类。 对抗 Self-Play 指的是 LLM 自己在游戏中通过与其他 LLM 进行竞争对抗,来不断...