单智能体具身AI在经典控制和规划方面主要依赖于以下几种方法: 基于约束的方法:通过将任务目标和环境条件编码为逻辑约束,将规划问题转化为符号表示,并使用约束求解技术(如符号搜索)来找到可行解。这种方法更注重解的可行性而非最优性,且在处理高维感知输入时复杂...
一篇Multi-Agent具身智能技术最新综述 具身AI(Embodied AI)已成为学术界和工业界的前沿领域,其应用涵盖了机器人技术、医疗保健、交通运输和制造业等多个领域。然而,大多数研究主要集中在假设环境静态且封闭的单智能体系统上,通常依赖于简化的模型,无法完全捕捉多智能体具身AI动态开放环境的复杂性。 北理工&南大&西安交...
而软件toB领域——产业级AI Agent智能体作为AI员工重构企业管理模式，以及硬件商品AI化——将AI Agent智能体作为灵魂注入到商品中提高商品竞争力和附加值，成为目前最热的人工智能主要的商业化发展赛道。麦肯锡在《下一代重大竞争领域》报告中强调，未来五年是AIAgent多智能体协同的全球爆发期——其技术迭代速度、行业渗...
论文名称:SurgBox: Agent-Driven Operating Room Sandbox with Surgery Copilot 代码链接:https://github.com/franciszchen/SurgBox 手术模拟和决策支持 我们基于Multi-Agent技术研发了手术沙盒系统SurgBox和手术AI助手Surgery Copilot,展示...
最近看了一些multi-agent协同框架,这里谈一谈我的个人感受,Agent刚开始出现的时候,代表性的是AutoGPT, BabyAGI(主张一个agent来调用工具来解决复杂的任务),代表方法是ReACT,总体上强调的是Agent使用工具的能力。后面出现了Multi-Agent(这个概念应该是借鉴的强化学习里面的Multi-agent),侧重角色扮演(通过写prompt给Agent...
single agent RL vs multi-agent RL 1.1 multi-agent RL 问题建模 multi-agent RL 可以被定义为随机博弈问题,用元组(N,S,A,R,P,γ)表示,其中: N是 agent 的数目 S=S1×⋅⋅⋅×SN是所有 agent 的状态集合 A=A1×⋅⋅⋅×AN是所有 agent 的动作集合 ...
在人工智能这摊事儿里，多智能体系统（MAS）可是块儿越来越亮眼的招牌，正儿八经地成为解决那些复杂得让人头疼任务的关键技术。咱今儿就好好唠唠 MAS，把它的概念、应用场景还有实现框架都给掰扯清楚，也看看它是怎么让系统性能和稳定性蹭蹭往上涨的。以前那些单 Agent 系统，就像胡同口那个卖煎饼果子的老张，一个...
要解决这个问题，需要一种全新的架构智能体协作。我开发的另一个应用，通过多Agent协作实现了更丰富的场景拓展。用户只需简单描述需求，比如“帮我安排下周回北京约DK和XY”，AI就能主动反问，获取更多细节，最终完成任务分解和执行。这就像一个专业的秘书，能够理解你的意图，并主动帮你安排好一切。更进一步，如果要...
今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - Multi-Agent ,即“多代理”技术 。 Hello folks,我是 Luga,今天我们来聊一下人工智能(AI)生态领域相关的技术 - Multi-Agent ,即“多代理”技术 。 众所周知,AI Agent 已经成为生成人工智能应用程序的重要组成部分。然而,为了能够有效地与复杂环境进行互动,这...