最近看了一些multi-agent协同框架,这里谈一谈我的个人感受,Agent刚开始出现的时候,代表性的是AutoGPT, BabyAGI(主张一个agent来调用工具来解决复杂的任务),代表方法是ReACT,总体上强调的是Agent使用工具的能力。后面出现了Multi-Agent(这个概念应该是借鉴的强化学习里面的Multi-agent),侧重角色扮演(通过写prompt给Agent...
(译者注:第一种模式其实就是常见的 reAct 基础上增加了几个 LLM ,每个 LLM 都可以看到共同思考的上下文链路,中间的路由就是根据关键字正则匹配调用哪些工具。 但纯 reAct只有一个 LLM 系统提示词,而多 Agent 的每个 LLM 是有自己独立的系统提示词,甚至可以是独立微调的 LLM) Agent Supervisor 代理中介者模式(架...
摘要: 为分析与预测社交网络中舆情传播过程和演化趋势,本文基于Multiagent分布式技术,建立了社交网络舆情传播模型,研究社交网络舆情传播方式,并根据Agent的行为和状态特性,对Agent进行分类,分析Agent的属性特征,通过剖析Agent个体之间的交互微观行为,依据信息价值时效性、信息源覆盖率和信息关注度,对转发行为的影响进行讨论,...
multiagent-particle-envs基于gym开发,所以环境创建流程基本于gym一致。multiagent-particle-envs包含9个环境,分别为simple、simple_adversary、simple_crypto、simple_push、simple_reference、simple_speaker_listener、simple_spread、simple_tag、simple_world_comm。其中simple环境仅作验证环境是否安装成功的测试使用,其余环...
This accessible book provides an introduction to the analysis and design of dynamic multiagent networks. Such networks are of great interest in a wide range of areas in science and engineering, including: mobile sensor networks, distributed robotics such as formation flying and swarming, quantum ...
亚马逊计划利用Adept的专业技术推进AI代理(Agent)的开发,以实现软件工作流程自动化,进一步丰富其AI产品线,包括改进零售网站的购物聊天机器人和云计算部门的AI模型服务。此外,Adept在宣布专注于基础AI模型和企业工具构建的同时,将继续独立运营,强调产品开发的重要性,表明了双方合作旨在结合Adept在前沿AI技术的优势与亚马逊的...
1.新增dreambooth lora训练方法 2.多lora合并生成效果 LLM_StableDiffusion_Studio 做了一个工具整合,后面会整合更多能力,相信我们不会只做工具罗列的人 https://github.com/liangwq/LLM_StableDiffusion_Studio 新增chatglm实现agent的能力 增加chtglm构建agent代码 1.知乎链接增加向量检索tool 1.知乎链接...
另外更要命的是,RTS游戏由于进程较长,其策略的回报(reward)趋向长期,即意味着难以定义类似于Atari游戏中Agent非常明确的回报,这使得DeepMind在Atari游戏中屡试不爽的Reinforcement Learning变得难以凑效。 于是DeepMind似乎希望后续把研究回归到传统的监督学习方向,借助海量的星际争霸2人类玩家对局replay数据去优化学习的效果...
AlphaStar-Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning-笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 1.1 multi-agent RL 问题建模 1.2 multi-agent RL 求解范式 二、协作型的 multi-agent 系统 2.1 协作机制 2.2 对话系统 2.3 控制系统 三、竞争型的 multi-agent 系统 3.1 竞争型的解释及其与协作型的比较 3.2 典型的竞争型的案例 参考资料 在上一篇关于 RAG 的讨论中已...