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...
[Zhang等人，2023b]引入了ProAgent，它预测队友的决策并根据智能体之间的通信日志动态调整每个智能体的策略，促进相互理解和提高协作规划能力。[Wang等人，2023a]讨论了一种通过通信学习（LTC）的范式，使用多智能体的通信日志生成数据集来训练或微调LLM。LTC使智能体能够通过与环境和其他智能体的互动持续适应和改进，...
AutoGen中包含两种Agent和一种Manager，通过相互协作，一起处理问题。AssistantAgent的主要作用是作为中枢大脑提供理解、分析；UserProxyAgent主要处理由中枢大脑给出的决策。GroupChatManager是能够让多个Agent进行分组的管理者，类似于把团队拆分为多个Team进行管理。四、XAgent – Agent 并行计算, LLM 汇总 XAgent 是一个...
[Zhang等人,2023b]引入了ProAgent,它预测队友的决策并根据智能体之间的通信日志动态调整每个智能体的策略,促进相互理解和提高协作规划能力。[Wang等人,2023a]讨论了一种通过通信学习(LTC)的范式,使用多智能体的通信日志生成数据集来训练或微调LLM。LTC使智能体能够通过与环境和其他智能体的互动持续适应和改进,打破了上...
[Zhang等人,2023b]引入了ProAgent,它预测队友的决策并根据智能体之间的通信日志动态调整每个智能体的策略,促进相互理解和提高协作规划能力。[Wang等人,2023a]讨论了一种通过通信学习(LTC)的范式,使用多智能体的通信日志生成数据集来训练或微调LLM。LTC使智能体能够通过与环境和其他智能体的互动持续适应和改进,打破了上...
本文我们将继续探讨 Self-alignment 的另一实现路线——Multi-agent 对齐。除了对对齐 Pipline 的数据进行合成,另外一种新兴的方式就是依赖于多智能体的互动交互进行对齐。这里互动交互的方式根据组织关系可以分为对抗与协作两个大类。 对抗 Self-Play 指的是 LLM 自己在游戏中通过与其他 LLM 进行竞争对抗,来不断...
针对Log, Metric, Trace 三类运维数据我们分别构建了异常检测基础模型,一但系统接受到异常即会通知 LLM 主管 Agent,主管 Agent 对异常问题进行决策与子领域 Agent 进行桥接,多个子领域 Agent 协同工作,实现运维故障自动诊断和多个任务模型的编排,提升运维效率。
针对Log, Metric, Trace 三类运维数据我们分别构建了异常检测基础模型,一但系统接受到异常即会通知 LLM 主管 Agent,主管 Agent 对异常问题进行决策与子领域 Agent 进行桥接,多个子领域 Agent 协同工作,实现运维故障自动诊断和多个任务模型的编排,提升运维效率。 图2 多模态异常检测 -Metric 基础模型 我们针对不同的数...
为了让大模型能够更加自动化地完成高复杂度任务,构建更为复杂且具备影响力的应用,探索基于大模型的多智能体(Multi-Agent)框架,智能体本身的主动性、反应性等能力大幅扩展大模型的能力边界,而多智能间的分工合作进一步显示出“群体的智慧”。 研报里使用的基础开源框架是:LangChain。
LLM-Powered Agent作为探索人工通用智能的途径之一。这篇文章让你5分钟内快速上手一款多智能体编程框架,AgentScope!就5分钟,让你跨过多智能体开发的第一道门槛!5分钟能让你搭建一个属于你自己的、大模型驱动的多智能体聊天小应用! 前言 五分钟够做什么?刷几个短视频?看一篇新闻?