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...
对于给定的任务或者查询,CCA将其分解为子任务,制定行动计划,根据专业代理的能力将每个元素分配给专门的agent,监督执行,整合输出,并结合用户反馈进行改进。 LLM的CAA实例的特点: Domain-specific prompts and examples to guide its coordination functionality. Access to task knowledge bases, collaboration protocols and ...
Multi-Agent系统，简称MAS，是由多个智能体组成的集合。这些Agent可以是不同的软件程序、机器人、传感器等，它们各自具备一定的智能和自主性，并处理各自擅长的领域和事情。MAS的核心思想是通过多个Agent的协作与协调，共同完成一个复杂任务，从而实现单个Agent无法完成的复杂目标。相比单Agent系统，Multi-Agent系统具备以下...
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,构筑供应链的多道防线。 智能客服:在智能客服领域,针对不同的产品和服务领域,构建不同的专属Agent,比如处理产品售后投诉的Agent、解答用户产品...
工具执行:ToolAgent 首先从外部系统中获取工具以帮助完成任务。然后,Agent 使用 ReACT 来解决子任务,寻找最佳的一系列工具调用来完成子任务。 反馈和反思:在一系列动作之后,ToolAgent 可以发出一个名为 "subtask_submit" 的特定动作,以完成当前子任务的处理,并将反馈和反思传递给 PlanAgent。这个反馈可以指示子任务是...
参数的硬共享机制:从几十年前开始到现在这种方式还在流行(Multitask Learning. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems[3]),一般认为一个模型中任务越多,通过参数共享降低噪声导致过拟合的风险更低,在参数硬共享机制中loss直接相加就是一种最简单的均值约束。
Traditional multi-agent multi-task allocation often used centralized allocation method, however, it had many drawbacks, such as require a large amount of computational and cause network congestion easily, so different distributed allocation algorithms were arise in recently. While these algo...
工具执行:ToolAgent首先从外部系统中获取工具以帮助完成任务。然后,Agent使用ReACT来解决子任务,寻找最佳的一系列工具调用来完成子任务。 反馈和反思:在一系列动作之后,ToolAgent可以发出一个名为“subtask_submit”的特定动作,以完成当前子任务的处理,并将反馈和反思传递给PlanAgent。这个反馈可以指示子任务是否成功完成...
Agent调度和工具获取:根据子任务的性质,派遣合适的ToolAgent,该Agent具备完成任务所需的能力。 工具执行:ToolAgent首先从外部系统中获取工具以帮助完成任务。然后,Agent使用ReACT来解决子任务,寻找最佳的一系列工具调用来完成子任务。 反馈和反思:在一系列动作之后,ToolAgent可以发出一个名为“subtask_submit”的特定动作...
multi-task 听听怎么读 英[mʌl'tɪt'ɑ:sk] 美[mʌl'tɪt'ɑsk] 是什么意思 释义 [计]多(重)任务; 学习怎么用 双语例句 用作名词(n.) From the very day of its birth,the Communist Party has taken this twofold task on its own shoulders and for eighteen years has fought ...