据MetaGPT团队解构分析Manus来看，Manus是一个多智能体系统，它首先使用Planning Tool做规划，形成一个包含多个任务的线性结构的计划，然后顺序执行每一个任务，并动态分配给相应的Agent。Agent在执行每个任务的过程中，以ReAct（Reason+Act，推理和行动）循环的形式调用工具以完成每一个任务。3小时便复刻了Manus，MetaGPT...
例如，产品经理角色可以充分利用网络搜索工具来获取信息，而工程师角色则擅长执行代码任务。同时，每个角色都默认遵循ReAct的行为模式，以确保任务的顺畅执行。▲ MetaGPT软件开发流程示意图，突显明确SOPs带来的卓越效果在MetaGPT的框架下，角色专业化策略使得每个智能体都能深耕于其专业领域，从而显著提升了LLMs的输出质量。
对于复刻过程的思考 向劲宇认为，打造一个极简的智能体框架，关键在于可插拔的工具与提示词的结合。他进一步解释说：“一个ReAct Agent的效果，取决于提示词的引导和工具的使用。在OpenManus中，提示词控制了智能体的整体行为逻辑，而工具则构成了其行动空间，结合起来便能完整定义一个ReAct Agent。”在他看来，“我...
* 目前,写的这个agent暂时用不到_think方法,因为它只有一个action可以做。 * Agent的框架可以更复杂,比如加上反思,你可以抽象一个_reflect方法,整合入你的框架中,实现方式可以是在每次调用_react后反思或总结自己的输出。 * 在实验的时候使用的模型是mistral-openorca:7b,我也尝试过codellama:7b-instruct,它的输...
据metaGPT团队解构分析Manus来看,Manus是一个多智能体系统,它首先使用Planning Tool做规划,形成一个包含多个任务的线性结构的计划,然后顺序执行每一个任务,并动态分配给相应的Agent。Agent在执行每个任务的过程中,以ReAct(Reason+Act,推理和行动)循环的形式调用工具以完成每一个任务。
据MetaGPT团队解构分析Manus来看,Manus是一个多智能体系统,它首先使用Planning Tool做规划,形成一个包含多个任务的线性结构的计划,然后顺序执行每一个任务,并动态分配给相应的Agent。Agent在执行每个任务的过程中,以ReAct(Reason+Act,推理和行动)循环的形式调用工具以完成每一个任务。
只有通过ReAct(reazon + Act),它会每采取一步行动之后,然后驻足观察且思考,从而推理出下一步应该采取什么行动 想法1:我需要搜索Apple Remote,找到其最初设计用于互动的程序 行为1:进行[Apple Remote]的搜索 观察1:Apple Remote是苹果公司在2005年10月推出的一款遥控器,最初设计用于控制“Front Row”的媒体中心程序...
设置反应模式为按照顺序执行(RoleReactMode.BY_ORDER)。 初始化todo_action为WritePRD。 _observe(self, ignore_memory=False): 重写_observe方法,在忽略记忆的情况下调用父类的_observe方法,监控任务的执行状态。 其他不一一赘述,感兴趣可以翻看源码。 傻瓜式的安装与配置 ...
引言 Memos 是一款开源自部署的笔记应用，旨在简化笔记创建并实现跨平台访问。它支持纯文本和 Markdown 格式，注重隐私保护和快速创建。项目作用 使用 Go、React.js 和 SQLite 构建，采用轻量级的架构，具有出色的性能。仓库描述 包含其源代码、文档和贡献指南。案例 包括个人日记、项目笔记、研究记录和知识库创建。客观...
自主系统设计现有的自主系统,如AutoGPT[18],通过将高级目标分解为多个子目标并在ReAct风格的循环中执行它们来自动化任务,但在连贯性和验证方面面临挑战。LangChain [20] 帮助结合其他计算工具或知识库开发LLM应用程序。最近,多代理架构被证明是一种有效的设计。GPTeam [36] 创建基于LLM的多代理,这些代理共同工作以实...