智能体是系统的基本单元,负责感知环境、做出决策并执行行动;通信网络负责智能体之间的信息传递和交互;任务环境则是智能体所处的外部环境,包括物理环境和虚拟环境等。 Multiagent的应用场景与实例 Multi-Agent系统在多个领域都有广泛的应用前景。在运输和交通管理领域,Multi-Agent系统可以实现智能交...
def initialize_chatbot(self, model_name, api_base, plugin_action): """初始化 GPTAPI 实例作为 chatbot。""" token = os.getenv("token") if not token: st.error("未检测到环境变量 `token`,请设置环境变量,例如 `export token='your_token_here'` 后重新运行 X﹏X") st.stop() # 停止运行应...
前沿模型如ChatGPT（John Schulman等人，2022年）、Gemini（Anil等人，2023年）、Opus（Anthropic，2024年...
]st.session_state['plugin_map']={action.name:actionforactioninaction_list}st.session_state['model_map']={}# 存储模型实例st.session_state['model_selected']=None# 当前选定模型st.session_state['plugin_actions']=set()# 当前激活插件st.session...
本期分享是在上一期分享基础上进行更新和扩展的,包括multi-agent架构的初步设计和探索,以及以翻译agent作为实例,进行AgentFlow框架的设计和实践验证, 视频播放量 143、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 4、收藏人数 4、转发人数 2, 视频作者 智能财经之家, 作者简介 探索
【201】【勘误】分布式一致性控制算法实例 07:59 【202】多智能体系统 (Multi-Agent Systems, MASs) 一致性的分布式线性二次离散博弈方法 02:47 【203】独轮车机器人的有限时间一致性控制研究 01:51 【204】多智能体系统 (Multi-Agent Systems, MASs) 优化控制 00:22 【205】临界自适应动态规划算法在网...
简介:AgentScope作为一款全新的Multi-Agent框架,以高易用性和高可靠性为核心,支持纯Python编程,提供丰富的API服务和应用样例。通过基于Actor的分布式机制,实现复杂分布式工作流的集中式编程。本文将深入探讨AgentScope的背景、特点、应用实例及未来展望。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取100000...
注意看“instructions”，这个agent类的实例，接受该参数；lost_baggage = Agent( name="Lost baggag...
- 大语言模型: 调用云端百炼的大模型通义千问生成热启动的实例,输入用户指令,并传回流式回答文字,并输入云端的语音合成(TTS)模型CosyVoice生成语音。如果需要调用工具,如视觉、机械臂与导航,大语言模型会生成与任务相匹配的特殊符号。决策引擎识别到特殊符号后会通过ROS通信框架发送至对应节点执行任务。 from random ...
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 \mathcal{A} :所有可能的答案集合。 真实答案函数 f: \mathcal{Q} \rightarrow \mathcal{A} :用于评估生成的答案是否正确。 MALT的推理框架由三个专门化的LLM组成,分别定义为: **生成器(Generator...