'Multi-Agent-GPT: 一款基于RAG和agent构建的多模态专家助手GPT,集成了文本、图像和音频等模态工具,支持本地部署和私有数据库建设' GitHub: github.com/YangXuanyi/Multi-Agent-GPT #开源##机器学习##人工智能# L爱可可-爱生活的微博视频 小窗口 û收藏 48 4 ñ36 评论 o p 同时...
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...
SOP驱动Agent是一种非常易于理解的多智能体设计模式，SOP即代表了在现实世界中标准的业务流程和分工，流程中的各个环节都有相应的角色进行处理。MetaGPT就是将这一理念搬到了AI Agent领域，由AI Agent来扮演业务流中的各个角色。比如在软件开发过程中，设计到的角色包括产品经理、架构师、项目经理、工程师和质量保证工...
多代理协同架构（multi-agent）涉及多个独立行动者（Agent）以特定方式连接，由LLM语言模型驱动。每个代理拥有独特提示、模型、工具和自定义代码，实现高效协作。多代理设计的优势在于将复杂问题分解为由专业代理和LLM程序处理的可管理单元。每个代理在共享或独立的思维链上协作，实现任务的高效完成。代理间的...
Transformers Agent:Transformers Agent 是一个建立在Transformer存储库上的实验性自然语言API。它包括一组经过策划的工具和一个用来解释自然语言和使用这些工具的Agent。与 AutoGPT类似,它遵循单Agent范式,不支持Agent间的协作。 3.2 Multi-Agent 系统 基于大模型的常见Multi-Agent 系统包括: ...
在构建multi-agent框架时，关键组件的增加是其与single-agent的区别所在。这些组件包括角色定义、状态管理，以及用于决策和执行的模块。例如，MetaGPT框架中的RoleSetting存储角色信息，RoleContext则管理运行时状态。其核心交互流程涉及环境观察、决策制定与执行，可能依赖LLM进行推理和行动选择。AgentVerse框架通过...
除了DashScope的API,在AgentScope中也可以配置其他流行的模型 (只需要所有这些配置(config)中的一个,就足以完成本次任务～) # 使用OpenAI模型(gpt-3.5-turbo,或者替换成其他openai模型)的配置 # 相似的可以echo $OPENAI_API_KEY 来检查OPENAI_API_KEY是否设置成功 ...
基于检索器的方法:在大型工具库中,AI Agent可以使用检索器(如TF-IDF、BM25)快速找到与任务最匹配的工具,提高工具选择的效率和准确性。 基于LLM的方法:通过联合大型语言模型和工具描述,AI Agent可以直接从LLM中选择最合适的工具,增强了选择过程的智能化和适应性。
本文分享自华为云社区《LLM 和 Multi-Agent 在运维领域的实验探索》,作者:华为云确定性运维。 自ChatGPT 问世以来,AI 迎来了奇点 iPhone 时刻,这一年来大模型深入影响企业办公、金融、广告及营销等很多领域,也给运维领域的挑战带来新的解题思路。我们洞察发现大模型给 AIOps 带来新机遇:已有云厂商利用大模型对运维事...