将多个 agent 进行决策当作一个超级 agent 在进行决策,即把所有 agent 的状态聚合在一起当作一个全局的超级状态,把所有 agent 的动作连起来作为一个联合动作。这样做的好处是,由于已经知道了所有 agent 的状态和动作,因此对这个超级 agent 来说,环境依旧是稳态的,一些单 agent 的算法的收敛性依旧可以得到保证。然...
论文披露了一个经典翻车现场:用户要求开发支持国际象棋标准记谱法(如Qd4)的游戏,结果Agent团队交付的版本只能用(x1,y1)坐标输入。 更离谱的是,测试环节只检查代码能否编译,完全忽略规则验证。这就好比验收新房时,监理只数门窗数量,却不管...
AI 代理是指通过设计其工作流程和使用可用工具,能够代表用户或其他系统自主执行任务的系统或程序。AI 代理的核心是大型语言模型 (LLM)。这些智能代理利用 LLM 的高级自然语言处理技术来理解和响应用户输入。代理逐步解决问题并确定何时调用外部工具。AI 代理与传统 LLM 的区别在于使用工具和设计行动计划的能力。代理可用...
近日,来自加州大学伯克利分校的学者发表了论文《Why Do Multi-AgentLLMSystems Fail?》(https://arxiv.org/pdf/2503.13657),分析总结了多智能体系统的失败模式。答主曾试用过几个当前流行的多智能体开发框架,demo 示例可以跑通,但离在生产上落地应用,还有一段距离。多智能体系统,是今后 AI 应用开发的主流方向。学...
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...
[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，...
【摘要】 本文从智能运维面临的挑战和痛点出发,介绍企业运维领域应用 AIGC 的实践案例,基于确定性运维的实践经验,提出以LLM 为中心,基于多 Agent 协同的运维方案,并提出在大模型时代下,对下一代智能运维的思考。 来源:华为云确定性运维专刊(第五期)
技术团队需要应对包括代理通信、目标一致性、分布式计算、安全隐私等多重挑战。此外, Multi Agents 系统也面临着可解释性、人机交互等挑战,需要持续优化和创新。 参考: https://newsletter.victordibia.com/p/multi-agent-llm-applications-a-review#§research-and-tools-for-multi-agent-llm-systems...
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 ...
[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...