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相关研究,那么本节将主要介绍强化学习中的 multi-agent 系统。 multi-agent 系统相比于 single agent 更加复杂,因为每个 agent 在和环境交互的同时也在和其他 agent...
持续学习与优化：MetaGPT支持Agent从过去的经验中学习，通过自我修正和迭代来优化其行为，这种自我改进机制可以让系统随着时间推移越来越智能。三、AutoGen – LLM驱动Agent的代表 Autogen 是一个由 Microsoft 推出的框架，支持创建和管理多个自主Agent，协同完成复杂的任务。这个框架的灵活性极高，我们可以根据自己的需求定...
针对Log, Metric, Trace 三类运维数据我们分别构建了异常检测基础模型,一但系统接受到异常即会通知 LLM 主管 Agent,主管 Agent 对异常问题进行决策与子领域 Agent 进行桥接,多个子领域 Agent 协同工作,实现运维故障自动诊断和多个任务模型的编排,提升运维效率。
GAN:一个 LLM 作为生成器生成 Response,另一个 LLM 则作为辨别器用来判断和某个分布的一致性,此处的标准分布可以是 SFT 数据集中回答的分布。 辩论:多个 LLM 模仿人类进行辩论,这种方式可以让 LLM 生成连贯、具有说服力和逻辑性的回答。 Adversarial Taboo 游戏:该游戏中一个 LLM 需要诱导另一个 LLM 不经意间...
挑战1:针对运维领域海量知识快速获取、辅助诊断和故障分析能力:在大模型如火如荼的时代背景下,运维领域应用LLM来获取运维知识,针对故障进行分析和推荐修复方案已是势在必行,如何将 LLM 较为广泛的知识储备(横向能力)与运维领域的专业知识(运维垂域)相结合,对具体故障给出较为准确和可以用作参考和修复操作的指令,是...
在LLM 的背景下,AI Agent被定义为一种以 LLM 为核心,融合多种功能模块的复合智能系统,旨在模拟人类面对任务挑战时的思考和行为方式,即制定解决方案,并合理调配可用的工具资源加以执行。这种设计理念与人类的认知模式有着内在的相似性:面对棘手的问题时,我们首先会在脑中构筑出综合性的解决策略,然后再动用各种手段资源...
LLM Agent:AI Swarm Intelligence, Multi-Agent Ecosystem(多代理生态) 69 -- 48:37 App LLM Agent:多智能体 AI 的完美通信协议 38 -- 21:42 App LLM Agent:谷歌的全新Dual-Agent双代理人工智能 492 -- 31:52 App LLM Agent: 蒙特卡罗方法与 Multi-Agent 系统的思考与探索 701 -- 38:37 App LLM...
LLM-Powered Agent作为探索人工通用智能的途径之一。这篇文章让你5分钟内快速上手一款多智能体编程框架,AgentScope!就5分钟,让你跨过多智能体开发的第一道门槛!5分钟能让你搭建一个属于你自己的、大模型驱动的多智能体聊天小应用! 前言 五分钟够做什么?刷几个短视频?看一篇新闻?
本系列想学习如何从零开始搭建一个multi-agent系统并融入到应用中,这篇文章主要写其中的LLM-agent的核心模块RAG和向量数据库,以及Camel系统中是如何使用RAG。 1.为什么要用RAG(检索增强生成) 先聊下什么是RAG,为什么我们要用RAG: RAG和向量数据库本身不是很新的技术,传统的搜广推里也用的比较成熟了,但是今年 LLM...
针对Log, Metric, Trace 三类运维数据我们分别构建了异常检测基础模型,一但系统接受到异常即会通知 LLM 主管 Agent,主管 Agent 对异常问题进行决策与子领域 Agent 进行桥接,多个子领域 Agent 协同工作,实现运维故障自动诊断和多个任务模型的编排,提升运维效率。