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,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...
Self-alignment 作为 AI 领域的一项前沿技术,其核心目标是通过减少人类干预,使大型语言模型(LLM)能够自我优化和调整,以更好地适应各种任务和指令。本系列文章综述了 Self-alignment 的两大实现途径:对齐 Pipline 数据合成和 Multi-agent 对齐。 通过对现有研究的梳理,我们可以看到,无论是利用 LLM 自身生成高质量的指...
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...
AutoGen 是微软搞出来的 LLM 驱动 Agent 框架，灵活性超高，就像一个万能工具箱，啥任务都能应对。创建 Agent 就像挑选合适的工具，给每个 Agent 定好角色、任务和权限；提供对话环境就像给大家一个交流的办公室；对话内容管理就像有个主管在旁边引导讨论方向，保证不出乱子。XAgent 采用双环机制，外循环负责高层规划...
XAgent 是一个开源、基于大型语言模型（LLM）的通用自主Agent，可以自动解决各种复杂任务。该框架采用双环机制，外循环用于高层任务管理，起到规划（Planning）的作用，内循环用于底层任务执行，起到执行（Execution）的作用。外循环 外循环作为高层规划器和整个问题解决序列的主要协调者，充当整个问题解决序列的管理，它的...
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。
在当今复杂的业务场景中,单一的人工智能模型(LLM,Large Language Model)往往难以应对多样化的数据处理与分析需求。为了提升系统的灵活性和效率,Multi-Agent系统应运而生。本文将以Langchain框架中的多LLM Agent系统为例,介绍如何构建一个处理用户请求、收集数据、生成图表并最终反馈结果的复杂系统。在本文中,我们将实现一...
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。