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...
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 我们针对不同的数据源分别打造了三个...
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...
[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...
[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...
在Agent运行过程中增加人机交互步骤 能够灵活更换Prompt或者背后的LLM 多Agent(Multi-Agent)智能体构建的需求,即多个Agent协作完成任务的场景支持。(这也是Langchain相对于竞争对手Autogen等最薄弱的能力之一,也是众多开发者千呼万唤的特性) 所以,让我们简单总结LangGraph诞生的动力:LangChain简单的链(Chain)不具备“循环...
InsightLens 是一个基于大模型 Multi-Agent 框架的高效数据分析交互系统,它由用户界面和多代理框架组成,能够自动化提取、关联和组织洞察,减轻用户在数据分析过程中的手动和认知负担,提高数据分析效率。
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。
Agent:有明确角色和上下文的智能体,运行在LLM上。 Connections:智能体之间如何连接。 Orchestration:定义智能体如何协同工作。 Human:大多数情况下,我们需要人参与决策和评估结果。 Tools:智能体用来执行特定任务的工具。 LLM:所有这些都依赖于特定的大模型进行推理。
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。