Multi-Agent系统，简称MAS，是由多个智能体组成的集合。这些Agent可以是不同的软件程序、机器人、传感器等，它们各自具备一定的智能和自主性，并处理各自擅长的领域和事情。MAS的核心思想是通过多个Agent的协作与协调，共同完成一个复杂任务，从而实现单个Agent无法完成的复杂目标。相比单Agent系统，Multi-Agent系统具备以下...
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,...
Multi - agent system is an important subject of DAI. 多智能体系统是分布式人工智能的主要学科之一. 互联网 The characteristics of the multi agent system are distributed and collateral and strong fault tolerant ability. 多智能体系统具有在空间上是分布式的、并行的,且系统的容错能力较强等特点. ...
当我们谈论“multi-agent”时,我们指的是由 LLM 语言模型驱动的多个独立行动者 Agent 以特定方式连接在一起。 每个代理都可以拥有自己的提示词,LLM底层模型,调用工具和其他自定义代码,以便与其他代理最好地协作。 这意味着在考虑不同的多代理工作流时有两个主要考虑因素: ...
Multi-Agent 系统凭借其先天的分布式协作、异构智能融合、模块化扩展、容错鲁棒等独特优势,正逐步展现出在诸多传统行业和复杂应用场景中的革命性影响力和巨大变革潜能。具体: 在运输和交通管理领域,Multi-Agent 系统可将复杂的交通网络分解为多个可协作的代理模块,如交通流量代理、路径规划代理、事故预警代理等,通过彼此的...
从协作设计实现的角度来看，LLM 驱动的 Multi-Agent 设计方向就像是一个潜力无限的年轻高手，随着时间的推移，它的能力会不断提升，有望突破现有的瓶颈。而 SOP 驱动则有点像一个传统的武林高手，虽然经验丰富，但在自我迭代方面相对较弱。这 MAS 的事儿，咱今儿就跟大家唠到这儿。希望大家通过这篇文章，对 MAS...
coze的多智能体模式允许用户构建具有更全面和更复杂功能的 AI 机器人。 Multi-agent概述 Agent(此处翻译为智能体)是可以独立执行任务的智能实体。在 Coze 中开发机器人时,默认使用单agent模式。 在单Agent模式下,当让机器人处理复杂任务时,您必须编写非常详细和冗长的提示。此外,您可以添加各种插件和工作流程,这会增...
通过GroupChat 来创建由多个 AI Agent 参与的群聊环境,在这个 GroupChat 有一个管理员角色的 AI Agent 管理其他 AI Agent 的聊天记录、发言者顺序、终止发言等。 如果应用到单人独角兽公司的设想里,我们可以通过 Multi-Agent 架构创建几个不同角色的 AI Agent,比如项目经理、程序员或者主管。把我们的目标告诉它们...
一个标准的Multi-Agent系统架构包括: Agent:有明确角色和上下文的智能体,运行在LLM上。 Connections:智能体之间如何连接。 Orchestration:定义智能体如何协同工作。 Human:大多数情况下,我们需要人参与决策和评估结果。 Tools:智能体用来执行特定任务的工具。