(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...
Multi-agent 认知的起源可追溯到Marvin Minsky1986年的著作《The Society of Mind》,提出人类智能源于众多简单"agent"以特定方式结合。当今的multi-agent AI系统延续了这一愿景,通过训练智能体组织互相合作竞争以实现共同目标。 Multi-agent systems的三大主要优势: Modularity - 将任务分配给不同agents,使整个系统更具...
2025 年是 AI Agent 的元年,我们团队历时 3 个多月,现正式开源Multi-Agent AI 框架,欢迎各位园友前往 GitHub Fork、Star 或提交 PR,共同打造 aevatar.ai 生态。 Github地址: aevatar 核心框架: https://github.com/aevatarAI/aevatar-framework aevatar平台: https://github.com/aevatarAI/aevatar-station...
2025 年是 AI Agent 的元年,我们团队历时 3 个多月,现正式开源Multi-Agent AI 框架,欢迎各位博友前往 GitHub Fork、Star 或提交 PR,共同打造 aevatar.ai 生态。 Github地址: aevatar 核心框架:https:///aevatarAI/aevatar-framework aevatar平台:https:///aevatarAI/aevatar-station aevatar 案例:https://...
工具调用器(Call Tool Agent):用于执行各种外部工具或脚本,如Python脚本执行器,用于数据处理或生成图表。 状态管理器(Agent State):维护每个Agent的状态信息,包括消息记录、发送者等,以便实现跨Agent的上下文记忆。 我们选择了Langchain框架来构建这个系统,因为它提供了丰富的工具集和灵活的架构支持。此外,我们使用了Chat...
🤖 Multi-Agent AI Solutions This repository contains two innovative projects that demonstrate the power of multi-agent AI systems for different real-world applications. Each project leverages AI agents to collaborate and solve complex tasks efficiently. 📂 Project Structure multi-agent/ ├── finan...
如果说 AIGC 开启了内容生成的智能时代,那么 AI Agent 则有机会把 AIGC 的能力真正产品化。AI Agent 像一位更具象的全能员工,被称为是人工智能机器人的初级形态,能够如同人类一般观察周遭环境、做出决策,并自动采取行动。比尔·盖茨曾直言,“掌控 AI Agent,才是真正的成就。届时,你将不再需要亲自上网搜索信息。
AI Agent(智能体)的发展为计算机科学领域注入了新的活力,尤其是在游戏开发、机器人控制、决策支持系统等方面。AI Agent通过自主学习和决策,能够适应复杂环境并执行特定任务。多Agent系统(MAS)是AI Agent的一个特别领域,它涉及多个智能体协同工作,实现更高效、灵活的解决方案。在构建AI Agent框架时,关键在于关注任务规划...
InsightLens 是一个基于大模型 Multi-Agent 框架的高效数据分析交互系统,它由用户界面和多代理框架组成,能够自动化提取、关联和组织洞察,减轻用户在数据分析过程中的手动和认知负担,提高数据分析效率。
LangChain:用于构建多Agent系统的开源框架。 AutoGPT:自动化智能代理项目,增强Agent自我学习能力。 实战案例:游戏软件开发中的Agent应用 游戏开发中的主要挑战 AI角色行为:根据玩家行为做出响应。 资源管理:动态分配,保证游戏平衡。 复杂逻辑与体验提升:实现深入游戏逻辑,提供沉浸式体验。