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...
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...
大牛斯坦福吴恩达（Andrew NG）早年在也这个方向有很多研究[1],并且定义了该方向的基本数学方法....
我使用Multi-Agent运营AIP的规划设计 软件工程师罗小东,多年架构和平台设计经验,目前在研究平台与新技术结合中。 背景 以下只为学习研究型的项目,并非商业化运营。 智能体平台alinesno-infrastructure-platform(简称AIP),是一个基于Apache2.0协议的开源项目,针对于前期学习和新技术学习探索性的平台项目,也是对外交流技术渠...
单智能体强化学习(Single-Agent Reinforcement Learning, SARL): 只有一个智能体在环境中学习和做决策。 多智能体强化学习(MARL): 多个智能体在同一个环境中学习和做决策。 交互性: SARL: 智能体与环境交互,但不与其他智能体交互。 MARL: 智能体不仅与环境交互,还与其他智能体交互,这增加了问题的复杂性。 状态...
有一些特定方向，比如说Multi-agent planning，通过把多智能体建模成大规模的programming，可以解比较大的...
以上System prompt告诉模型它将在循环中运行。在那个循环中,大型语言模型(LLM)有两个选择:它可以“使用工具”,给那个工具一个输入,或者它可以回应人类。我们给模型提供一份工具列表以及每个工具的使用时机和方式的描述。思维-行动模式创建了一个“思维链”,指导模型思考它正在做的事情。
深度强化学习(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, MADRL)是强化学习(Reinforcement Learning, RL)和深度学习(Deep Learning, DL)的交叉领域,其中涉及多个智能体(agent)同时在环境中学习和交互。它尝试解决多智能体系统中的协调、竞争、通信等问题。与单智能体强化学习不同,多智能体系统中的智能体可能有不同的目...
和“Multi-Agents博客写作系统的搭建”两部分内容,记录复现过程并截图。 # 创建环境conda create -n lagentpython=3.10 -y# 激活环境conda activate lagent# 安装 torchconda installpytorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio==2.1.2pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y# 安装其他依赖包pip installt...
在前几期的文章中,我们带大家了解了怎么去利用AgentScope去编写一些简单应用程序(可以@人的群聊、五子棋)和一些对agent非常有用的技术向的应用(ReAct和RAG)。本期文章,我们会介绍一下AgentScope的一个设计哲学(Agent-oriented programming),然后和大家一起看看在这样的思想指导下设计的AgentScope能如何用比较少的代码...