AgentCoder性能表现 在所有数据集中,AgentCoder的性能都优于所有基本LLM模型和所有基准优化方法。 AgentCoder比CodeCoT表现好的一个原因在于,CodeCoT仅用一个代理同时生成测试和代码,而AgentCoder的测试设计器代理可以生成更强大的测试用例。HumanEval-ET和MBPP-ET数据集包含更全面的测试,对代码生成方法来说更具挑战性,...
(译者注:其实就是使用一个专门的 LLM 作为中介者,接受用户信息,再根据信息转发到适合的专用 Agent 上。这样的好处就是每个特定领域的 Agent 聚焦自己擅长的事情,这里既可以是提示工程的优化,也可以是 llm 微调。) Hierarchical Agent Teams 分层代理团队(架构2) Examples: 示例: Python JS 这与上面的示例类似,但...
它遵循单Agent范式,使用了许多有用的工具来增强AI模型,并且不支持Multi-Agent协作。 ChatGPT+ (code interpreter or plugin) :ChatGPT是一种会话AI Agent,现在可以与code interpreter或插件一起使用。code interpreter使ChatGPT能够执行代码,而插件通过管理工具增强了ChatGPT。 LangChain Agent:LangChain是开发基于LLM应...
掌握Multi-Agent实践(三):ReAct Agent集成Bing和Google搜索功能,增强处理复杂任务能力 1.ReActAgent 1.1第一步:准备工具函数 1.2 第二步:创建智能体 1.3 第三步:测试 ReAct 智能体能力 1.4 demo效果展示 2.1 登录谷歌云启动服务 2.2 选择 API 服务 2.3 申请凭据 2.4 Custom Search Engine ID (cx)获取 至此API...
= "exit": x = dialog_agent(x) x = user_agent(x) 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 Gradio 首先,请确保已安装完整版本的 AgentScope, 其中包含 Gradio 包。 # From pypi pip install agentscope[full] # From source code cd agentscope pip install .[full] 之后,请确保您的应用程序被封装在...
打造可靠的多智能体生态系统:从集成到部署AgentScope为多智能体应用提供的全面支持方案 解决多Agent信息传递难题:AgentScope实现分布式架构下的高效协作与优化跨机器通信与任务调度,扩展性提升 1.实践上手AgentScope 1.1 安装 从github上clone AgentScope仓库(https://github.com/modelscope/agentscope),安装最新代码 ...
machine-learningmlmultiagentmultiagent-systemsagentsmlopsmlengineeringagentic-ai UpdatedMay 3, 2025 Python 🦁 A research-friendly codebase for fast experimentation of multi-agent reinforcement learning in JAX researchreinforcement-learningmultiagentmulti-agent-systemsjaxmulti-agent-reinforcement-learningmarl ...
"""Code for creating a multiagent environment with one of the scenarios listed in ./scenarios/. Can be called by using, for example: env = make_env('simple_speaker_listener') After producing the env object, can be used similarly to an OpenAI gym ...
Today, we are introducing AutoGen Studio (version 0.1.0) – a low-code interface for rapidly building, testing, and sharing multi-agent solutions. AutoGen Studio is built on AutoGen and inherits its features and functionalities, while providing a user-friendly and int...
Code Issues Pull requests VMAS is a vectorized differentiable simulator designed for efficient Multi-Agent Reinforcement Learning benchmarking. It is comprised of a vectorized 2D physics engine written in PyTorch and a set of challenging multi-robot scenarios. Additional scenarios can be implemented thro...