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...
(译者注:第一种模式其实就是常见的 reAct 基础上增加了几个 LLM ,每个 LLM 都可以看到共同思考的上下文链路,中间的路由就是根据关键字正则匹配调用哪些工具。 但纯 reAct只有一个 LLM 系统提示词,而多 Agent 的每个 LLM 是有自己独立的系统提示词,甚至可以是独立微调的 LLM) Agent Supervisor 代理中介者模式(架...
直接插入与信息整合方法:在生成最终响应时,AI Agent可以将工具的输出直接插入,或者通过整合工具信息来生成更丰富、上下文相关的内容。这一阶段,AI Agent需要根据工具的输出进行二次加工,以形成完整、连贯的响应。 多Agent框架设计与实现 多Agent框架的构建 构建多Agent框架需要关注以下几个关键因素: 通信协议:确保各Agent...
第二步:如何配置简单的智能体(agent)? 有了模型的配置,AgentScopet提供了一个非常方便的初始化方法,可以一步就帮你把所有的模型引入AgentScope环境中: import agentscope #让config生效 agentscope.init( model_configs=[ dashscope_example_config, openai_examaple_config, ...
上面使用的这种不填写任何参数的 to_dist()方法会自动创建一个子进程,并将被调用的 Agent 对象转移到该子进程中运行。当然上面提到的这个对话的应用由于涉及到发言顺序并不能体现出运行效率的提升,接下来让我们以大模型辅助搜索为例看看多进程所能获得的加速效果。
multiagent 是指同时有多个 agent 更新 value 和 Q 函数,主要的算法有:q learning, friend and foe q leaning,correlated q learning,在每个训练步骤,学习器会考虑多个 agent 的联合 states,actions,reward,来更新 q 值,其中会用到函数 f 选择价值函数。
Agent-tools: 单个Agent调用工具（通常为API或功能模块）完成特定功能，偏向任务执行和效率。核心区别之处...
camel正在探索Native RAG经典方法和Advance RAG先进方法在multi-agent框架中的应用,在Native RAG中,camel引入了qdrant库作为核心组件,并同时集成了unstructured, SentenceTransformers等热门开源组件。 3.1 向量数据库qdrant qdrant的常用元素: 集合(collections):一组点(points),可以在这些点之间搜索,同一集合中每个点的向量...