IT之家 9 月 21 日消息，OpenAI 在发布 o1 AI 模型之后，下一步会怎么走？该公司研究员诺姆・布朗（Noam Brown）在 X 平台给出了答案，组建“多智能体”multi-agent 研究团队。根据 OpenAI 公布五级量表，最新推出的 o1 模型处于第二阶段，即所谓的“推理者”（reasoners），而开发 multi-agent 符合第三阶...
triage_agent:设置基本分诊步骤以交接给合适代理的简单示例。 weather_agent:展示函数调用的简单示例。 airline:一个多代理设置,用于处理航空公司场景中的不同客户服务请求。 support_bot:一个客户服务机器人,包含用户界面代理和带有多个工具的帮助中心代理。 personal_shopper:一个个人购物代理,帮助处理销售和退单。 接...
这个时候可以借助一些在线的"对话"可视化的工具 (Online Dialogue Visualization Tool)DeepNLP Dialogue Visualization Tool,方便产品经理,算法研发,学术研究过程中可视化多智能体多轮对话 ( Multi-Agent Multi-TurnDialogue Visualization)。用户只用把多轮对话的Json数据输入,前端渲染的图片和分享H5 链接可以方便加到产品原型...
这个时候可以借助一些在线的"对话"可视化的工具 (Online Dialogue Visualization Tool)DeepNLP Dialogue Visualization Tool,方便产品经理,算法研发,学术研究过程中可视化多智能体多轮对话 ( Multi-Agent Multi-TurnDialogue Visualization)。用户只用把多轮对话的Json数据输入,前端渲染的图片和分享H5 链接可以方便加到产品原型...
Swarm项目是一个轻量级multi-agent编排框架,当前主要是为了实验及教学,而非用于生产。 Swarm专注于使agent协调和运行变得轻量级、高度可控且易于测试。 有两个主要抽象模块:Agent和handoffs(切换),Agent封装了instructions和tools,且可以随时选择将对话移交给另一个代理。 3. 适用场景 适用于大量的独立功能和指令难以整合...
本文主要是OpenAI开源multi-agent框架swarm进行介绍,包括其核心组件Agent, instructions,functions,多个Agent之间如何进行切换,以及针对其中的examples进行验证,框架及源码非常简单,看官们可以亲自尝试一下。 Multi-agent的适用场景非常丰富,比如客服、工作流处理等
发展至今，Agent的落地方向，根据“调用Agent数量”和“是否设置特定目标”，已有了四个探索方向的分野。就像真实的项目组中，既可以由一人主导所有流程，也可以多人分工，根据任务所调用Agent的数量，Agent的模式也无外乎两种：单体Agent（Single Agent），和群体Agent（Multi Agent）。放眼国内，单体Agent目前被更多应用...
发展至今,Agent的落地方向,根据“调用Agent数量”和“是否设置特定目标”,已有了四个探索方向的分野。 就像真实的项目组中,既可以由一人主导所有流程,也可以多人分工,根据任务所调用Agent的数量,Agent的模式也无外乎两种:单体Agent(Single Agent),和群体Agent(Multi Agent)。
multiagent-particle-envs是OpenAI开源的多智能体学习环境。 一、安装 Link:https://github.com/openai/multiagent-particle-envs 简称小球环境,也是MADDPG用的环境,基本上可以看做是较为复杂的 gridworld 的环境。 在这个环境涵盖了ma里的竞争/协作/通讯场景,你可以根据你的需要设置agent的数量,选择他们要完成的任务...
就像真实的项目组中,既可以由一人主导所有流程,也可以多人分工,根据任务所调用Agent的数量,Agent的模式也无外乎两种:单体Agent(Single Agent),和群体Agent(Multi Agent)。 放眼国内,单体Agent目前被更多应用于某一特定的流程,或者具有特定场景的任务中。