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赋予一个角色,并规范一些行为),和Agents之间的协作,竞争等策略来完成一项复杂的任务,我觉得除了从底层支持和改进多Agents协作的能力外,还需要建设Agent自动化调度(广播机制,订阅发布者机制),Multi-Agent通信协议,...
很高兴地介绍langgraph强大的用例 - 多代理工作流。在本博客中,我们将涵盖: "multi-agen 多代理"是什么意思? 为什么“multi-agent 多代理”工作流程很有用? 使用LangGraph 进行多代理工作流程的三个具体示架构 使用多代理工作流程构建在 LangGraph 之上的第三方应用的两个示例(GPT-Newspaper 和 CrewAI) 与其他框...
create_react_agent from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI from langchain_community....
Multi-Agent入门教程推荐 我最初是从知乎学堂推出的「AI 大模型应用开发」课程中开始入门Multi-Agent系统相关知识的。该课程从大模型的原理出发,到各类真实的落地方案,包括了一些Single-Agent和Multi-Agent的解决方案,全链路梳理并讲解,为想进入AI领域的小白量身定制。传送门见下方卡片: 🔥技术岗高薪必学:AI大模型...
Reward function 可以由不同的结构表示。有人引入信息熵，贝叶斯方法，神经网络等结构试图 尝试建立不同...
1）Analysis of emergent behaviors，主要对当前的RL算法进行研究，偏向研究，诸如DQN，PPO系列，包括对...
事实上,在 LLM 的背景下,multi-agent 系统已经逐渐成为主流的应用方案。本文将试图从多个角度研究和讨论以 LLM 为基础的 multi-agent 系统的发展过程及算法特点。 一、前 LLM 时代的 multi-agent 系统 在LLM 出现之前,multi-agent 主要存在于强化学习和博弈论(game theory) 的相关研究中。由于笔者之前从事强化学习...
基本上AutoGen就是预先把这些功能都实现了,开发人员要做的只是明确任务,创建Agent,把Agent拉到聊天室里,让他们开聊。 2. 为什么需要Multi-Agent框架 现在一大堆开发框架都已经实现了Agent的能力,比如AutoGPT, Langchain Agent等,为什么会需要一个Multi-Agent框架?实际上Multi-Agent框架还不止AutoGen一家,BabyAGI、CAME...
这个还是要看具体任务情况，我的经验是Multi-Agent控制不好，会非常费钱。单Agent系统的优点在于其结构...
我最初是从知乎学堂推出的「AI 大模型应用开发」课程中开始入门Multi-Agent系统相关知识的。该课程从大...