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...
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...
智能营销:在消费者营销场景中,可以构建多个Agents,比如营销计划Agent、内容生产Agent、人群管理Agent、营销触达Agent和效果分析Agent。 智慧供应链:在供应链场景中,通过Multi-Agent提升上下游协同效率,包括销售计划Agent、采购计划Agent、仓储计划Agent、采购订单Agent等等,从销量预测、安全库存、供应链响应等环节,构筑供应链...
The idea behind multi-agent architecture is to create agents, with different contexts to bring in different perspective, by the role they play. Though they might be using the same LLM, but due to the role, goal and the context that is defined for that agent, they behave different. Just l...
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,它的职责可以...
LLM-based Multi-Agent System 2 1.背景介绍 2.核心概念与联系 2.1 语言模型(LLM) 2.2 多智能体系统(MAS) 2.3 LLM与MAS的结合 3.核心算法原理具体操作步骤 3.1 LLM的训练与优化 3.2 MAS的设计与实现 3.3 LLM与MAS的集成 4.数学模型和公式详细讲解举例说明 ...
Multi-Agent System — Crew.AI多智能体系统 — Crew.AI Multi-Agent systems are LLM applications that are changing the automation landscape with intelligent bots.多智能体系统是LLM利用智能机器人改变自动化格局的应用程序。 Author:A B Vijay Kumar This blog is an ongoing series on Generative AI and ...
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...
基于智能体的系统(Agent-based systems)通常涉及一个单一的LLM模型，作为智能体，执行多项任务，做出决策...
【AI Agent】这应该是全网把AI Agent讲解得最透彻的教程了!从什么是Agent到创建自己的Agent智能体!一次搞懂!大模型/LLM/AI大模型 6699 5 13:54 App (超爽中英)吴恩达教授分享:AI Agent智能体设计模式与展望! 1097 3 1:08:44 App 【从零搭建AgenticRAG-第2期】最强开源推理大模型QWQ:32B 赋能 AI Agent 做...