一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 在LLM 出现之前,multi-agent 主要存在于强化学习和博弈论(game theory) 的相关研究中。由于笔者之前从事强化学习相关研究,那么本节将主要介绍强化学习中的 multi-agent 系统。 multi-agent 系统相比于 single agent 更加复杂,因为每个 agent 在和环境交互的同时也在和其他 agent...
Long Context是很多LLM追求的特性之一,单一的Agent也会受到Context 的限制,因为Agent一般都通过XoT (CoT、ToT、GoT) + React等方法来规划和思考,上下文会不断的加长,迟早会突破窗口限制。因此拆分Agent的功能避免超过上下文窗口限制是一个很有效的方法。 而且,Prompt是Agent工作的中很关键的因素,单一的Agent如果维护的...
在应用程序中使用 LLM 的有种强大很多的方法,那就是:多代理框架(multi-agent framework)。 我们大多数人都熟悉直接调用 LLM,或使用 RAG 等技术来增加 LLM 的相关性和上下文。这些方法可让你在应用程序中访问类似人类的推理,但反映了与单个通才“人”交谈的行为。多代理框架的洞察力在于,它们模拟了一个由通才和专...
3. 通过定量和定性评估证明了所提框架在安全性和效率上的改进,实验证明,与传统LLM代码生成相比,AutoSafeCoder可以减少13%的漏洞。 引言 当前软件开发中,代码漏洞带来安全风险问题,而 LLM 在代码生成领域的广泛应用使这一问题更加严重。现有代码生成技术多关注功能正确性,忽视运行时安全问题,如难以发现潜在安全漏洞,像 ...
然后我们通过将想要使用的Gemini模型传递给ChatGoogleGenerativeAI类来创建LLM类。接下来，我们使用ReAct方法...
MultiAgents和Agent-tools模式的核心区别在于角色分工和功能实现：MultiAgent: 多个LLM，角色分工明确（角色...
We also introduced Data Interpreter, a powerful agent capable of solving a wide range of real-world problems. 🚀 Jan. 16, 2024: Our paper MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework accepted for oral presentation (top 1.2%) at ICLR 2024, ranking #1 in the LLM-...
在LLM 的背景下,AI Agent被定义为一种以 LLM 为核心,融合多种功能模块的复合智能系统,旨在模拟人类面对任务挑战时的思考和行为方式,即制定解决方案,并合理调配可用的工具资源加以执行。这种设计理念与人类的认知模式有着内在的相似性:面对棘手的问题时,我们首先会在脑中构筑出综合性的解决策略,然后再动用各种手段资源...
🔍 An LLM-based Multi-agent Framework of Web Search Engine (like Perplexity.ai Pro and SearchGPT) - InternLM/MindSearch
Aiming to address such a usability issue, this paper introduces LayoutCopilot, a pioneering multi-agent collaborative framework powered by Large Language Models (LLMs) for interactive analog layout design. LayoutCopilot simplifies human-tool interaction by converting natural language instructions into ...