AI Agent实战篇Multi Agent:如何从零开始构建你自己的agent框架,通过多个 agent 分工协作来实现游戏软件开发, 视频播放量 15094、弹幕量 6、点赞数 270、投硬币枚数 115、收藏人数 1160、转发人数 129, 视频作者 透过数据看本质, 作者简介 做一个扭转时间的人,相关视频:
(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...
为了突出前文所提 Multi-Agent 系统的优点,我们将展示一个简单的 Multi-Agent 系统示例:一个辩论平台。 04 Example: Multi-Agent 辩论模拟系统 为了生动演示 MAaaS 的运作方式,我们打造了一个 Multi-Agent 辩论模拟系统。辩论的主题是“AI 对就业市场的影响(AI’s impact on the job market)”。这个辩论系统包...
工具调用器Agent负责执行这些外部工具,并将执行结果返回给图表生成器Agent。 6、结果汇总与呈现 当图表生成完成后,图表生成器Agent会将图表和相关的GDP数据汇总成最终答案,并通过系统接口呈现给用户。最终答案可能包含图表图片、GDP数据表格、数据来源等详细信息。 Multi-Agent系统实现 1、安装依赖 pip install -U langc...
Multi-Agent实现自动爬虫&生成图谱报告 嘿,大家好!这里是一个专注于AI智能体的频道! CAMEL AI在Mistral cookbook上新增了一个教程。 主要内容为:如何利用 CAMEL 的RAG 与 Firecrawl 相结合,以实现高效的网络爬虫、multi-agent 角色扮演任务和知识图谱构建。
与Glean 侧重企业内文档搜索不同,Hebbia Matrix 是一个企业级的 AI Agent 平台,借助多个 AI 模型,帮助用户高效地提取、结构化、分析数据和文档,从而推动企业生产力的提高。令人印象深刻的是,Matrix 能一次性处理多大数百万份文档。 Hebbia 在今年 7 月完成了 1.3 亿美元 B 轮,a16z 领投,Google Ventures、Peter...
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。
通过多个Agent分工协作实现游戏软件开发的案例分析 在游戏软件开发中,多Agent系统展现出巨大的潜力: AI角色生成:通过多个Agent协同工作,生成高度个性化的游戏AI角色,每个Agent负责不同角色或行为的生成与调整,以实现角色多样性。 策略与决策支持:多Agent系统可以提供策略规划和适应性决策支持,优化游戏玩法和平衡性。例如,使...
Most open-source research tools in this domain have been designed with single agents in mind. We will be developing resources towards standardizing multi-agent learning. In the meantime, we have provided an example training script in train_with_tensorforce.py. It demonstrates how to wrap the Pomm...
agentscope.init( model_configs=[ dashscope_example_config, openai_examaple_config, # 其他模型配置也可以继续添加在这里~ ], ) 第三步:如何把agent包装成一个简单程序 好了,有了一个有记忆、能和你对话的智能体dialog_agent,现在我们创建一个user_agent作为你在电子世界的代理,用来接收用户输入信息。