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...
在我们的测试中,Surgery Copilot在关键事实方面的命中率显著高于其他模型。 总结 本研究针对外科手术中的认知负担问题,开创性地提出了SurgBox手术沙盒系统。通过Multi-Agent技术,SurgBox手术沙盒系统精确模拟了手术团队各个角色及其专业互动,...
Multi-Agent的通信与协作可以通过“对话”这一直观的方式实现子任务的分拆和集成。为了使基于大模型的Agent适合于Multi-Agent的对话,每个Agent都可以进行对话,它们可以接收、响应和响应消息。当配置正确时,Agent可以自动与其他代理进行多次对话,或者在某些对话轮次中请求人工输入,从而通过人工反馈形成RLHF。可对话的Agent设...
优化模型(Refinement Model):根据验证器的反馈,优化最终答案。 这三个模型在推理过程中依次工作,形成一个协作的推理链条。 多智能体推理设置 MALT的推理框架被定义为一个协作推理系统,用于解决复杂的任务。 问题集 \mathcal{Q} :包含一系列自然语言问题,每个问题 q \in \mathcal{Q} 代表一个任务实例。 答案集...
从大模型到AgentScope:multi-agent框架与应用 发布者:阿里云StartUp2024-03-11 20:00:00 发送弹幕请先 相关内容 嘉宾介绍 Li, Zitao 通义实验室 算法专家
从大模型到AgentScope:multi-agent框架与应用 发布时间:2024/03/25 发送弹幕请先 视频介绍 嘉宾介绍 Li, Zitao 通义实验室 算法专家 展开更多
Manus 最大是亮点就是把其他大模型 后台运行的Deep Research 工作过程,在网页上通过虚拟机用所见即所得的方式呈现出来了。其实技术壁垒不是很高,而且虚拟机需要大量的硬件资源做支撑,没钱很难保持技术优势,算是现象级产品,下一步就是融资吧。 Manus从架构上来讲,是一种Multi-Agent(多智能体)架构,功能是能够将复...
1.智能体(Agent):智能体是框架中最基本的单元,它负责执行任务和与其他智能体进行交互。在MultiAgent-Flocking-framework-master中,智能体被封装为一个个独立的对象,具有位置和速度等属性,可以通过编程控制其行为。 2.蜂拥模型(Flocking Model):蜂拥模型是多智能体系统中最核心的部分,它描述了智能体之间的协作和自组...
Internet of Agents是目前唯一提出基于角色的访问控制(RBAC)的框架,这在金融研报生成任务中更加符合真实场景的需求。通过RBAC模型,可以实现对不同金融研报生成任务中涉及的信息、数据和功能的精细控制,确保每个智能体仅具备必要的访问权限,从而有效管理信息的流通与保密性,最终提升金融研报生成任务的协同效率和安全性。
在当今复杂的业务场景中,单一的人工智能模型(LLM,Large Language Model)往往难以应对多样化的数据处理与分析需求。为了提升系统的灵活性和效率,Multi-Agent系统应运而生。本文将以Langchain框架中的多LLM Agent系统为例,介绍如何构建一个处理用户请求、收集数据、生成图表并最终反馈结果的复杂系统。在本文中,我们将实现一...