对于开发者而言,快速方便地构造一个好的系统提示是构建高质量 Multi-Agent 应用的关键。AgentScope 中内置的 System Prompt Generator 模块主要负责根据用户的输入生成对应的系统提示,支持英文和中文两种语言,并且支持基于上下文学习(In-Context Learning,ICL)的系统提示支持,开发者可以选用 AgentScope 内置的样例,也可以提...
在这一部分，我们将研究将Agent Q框架扩展到真实用例在实时网站上，特别是在OpenTable上的预订。我们最...
在上一期中,我们介绍了直接实例化智能体,实际上通过配置文件,我们也可以直接使用agentscope.init在初始化模型配置的同时构建智能体。 import agentscopenpc_agents = agentscope.init(model_configs="./model_configs.json",agent_configs="./agent_configs.json",) 这里我们将在model_configs.json中配置模型信息,这...
作为最基础的一种agent,DialogAgent可能是最简单上手的一个agent。创建一个实例,只需要给dialog agent命名、简单的系统提示词和一个模型的配置(config)的名字: from agentscope.agents import DialogAgentdialog_agent = DialogAgent(name="Assistant",sys_prompt="You're a helpful assistant.",model_config_name="...
【201】【勘误】分布式一致性控制算法实例 07:59 【202】多智能体系统 (Multi-Agent Systems, MASs) 一致性的分布式线性二次离散博弈方法 02:47 【203】独轮车机器人的有限时间一致性控制研究 01:51 【204】多智能体系统 (Multi-Agent Systems, MASs) 优化控制 00:22 【205】临界自适应动态规划算法在网...
【173.011】【整理】异构混合阶多智能体系统(Multi-Agent Systems,MASs)编队控制的分布式优化 00:50 【173.012】【整理】论文仿真实例以及RTB工具箱 01:48 【173.013】【整理】多智能体系统编队控制算法合集 01:31 【173.025】【整理】具有扰动补偿的多智能体系统编队控制 04:46 【173.027】【整理】动态多智能...
AgentScope的应用实例 多智能体游戏开发:利用AgentScope,开发者可以轻松实现多智能体之间的协作与竞争,从而打造出更加丰富和有趣的游戏体验。例如,在《谜馔》这款游戏中,通过NPC和用户智能体的对话、信息传递和逻辑处理,实现了无代码游戏开发。 古诗词飞花令游戏:AgentScope还可以应用于古诗词飞花令游戏中,通过与智能...
创建智能体实例:创建两个智能体实例agent1和agent2。 智能体之间的交流:智能体之间通过调用communicate方法进行交流,并输出交流结果。 5.4 运行结果展示 运行上述代码后,可以看到智能体之间的交流结果。例如: Agent1: The weather today is sunny with a high of 25 degrees Celsius. ...
每个AI Agent的数据独立存储**:每个 Agent 都应该有自己的数据存储空间,每个 Agent 的数据应该是封闭的,不会与其他 Agent 的数据混淆或混合。必要时使用分布式数据存储解决方案,使每个 Agent 更加独立和易于管理。 使用容器化技术和容器编排来管理和部署应用程序:使用容器(如 Docker )来打包和部署 AI Agents,确保它...