melst_5 | Twitter, Instagram, TikTok, Twitch | Linktree

Melst.5 Onlyfans 🦄 @ 𝓜𝓮𝓵 Tiktok

在完成任务的过程中,Agent可能与用户有多轮交互。 下图即展示了一个主流的Agent执行流程。 与此同时,也有越来越多的Agent框架开始聚焦于multi-agent场景。 为了完成任务,multi-agent会为不同的Agent赋予 不同的角色定位, 通过Agent之间的 协同合作来完成复杂的任务。 本文作者提出了构成多智能体 LLM 的三个主要支柱:智能体(Agent)、讨论(Discussion)和决策(Decision)。 如下图,作者将智能体分为两类: • 1.参与讨论的智能体称为参与者(Participants):以特定的风格或格式交流,这往往会塑造出一种角色形象。 比如,角色形象可以是领域专家,以便更有效地利用训练数据中的知识,或者是某种个性,让讨论更具活力。 • 2.另外一些称为支持人(Moderator):比如提出解决方案、控制轮流发言或者确保智能体在讨论中维持其角色形象。 一些应用/研究引入了一个中心智能体(Moderator)。 这个中心智能体的目的在不同研究中有所不同。 通常,主持人通过提示或架构设计保持中立,不给讨论带来主观性。 对于某些决策机制,需要反复起草。

在“Multi-Agent 模式”中,支持创建单 Agent 应用,同时允许添加多个 Agent,并支持切换不同的多 Agent 协同方式来满足多场景的需要。 多Agent系统(Multi-Agent System, MAS)是Agent系统的发展趋势,因为它更适用于解决复杂问题求解、分布式任务、模拟社会系统等问题,在多Agent系统中, 每个Agent 专注单一领域,工具少于10个,团队协作需推理支持否则成功率低(目前成功率<50%)。 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。

🦄 @melst.5 - 𝓜𝓮𝓵 - TikTok

探索多代理 (Multi Agent) 協作技術架構如何徹底改變AI時代的智能協作生態,提升系統效率與靈活性。 了解如何通過統一協議和開放平台實現智能體間無縫協作,推動產業創新與數據共享。

多智能体系统(Multi-Agent System, MAS)的核心原理在于多个自主的智能体(Agents)通过交互(协作、竞争、协商等)来共同完成复杂任务或实现系统目标。

"Multi Agent"(多智能体)是一个涉及到多个自主智能体(agents)的概念,这些智能体能够在某些环境中独立地或协作地工作。 1. What is Multi Agent System? 一个多智能体系统是由 多个能够自主行动的智能体(Agent)组成的计算系统。 这些智能体在一个共享的环境中进行交互,彼此之间可以通信、协作、竞争或协商,从而解决单个智能体难以或无法解决的复杂问题。 AgentScope是通义实验室开源的multi-agent编程框架,专为开发人员设计,提供了丰富的组件, 全面的文档和广泛的兼容性。 同时,AgentScope Workstation提供了在线拖拉拽编程和在线小助手 (copilot)功能,帮助开发者迅速上手!

melst_5 | Twitter, Instagram, TikTok, Twitch | Linktree
melst_5 | Twitter, Instagram, TikTok, Twitch | Linktree

Details

MelST | Twitter, Instagram, TikTok | Linktree
MelST | Twitter, Instagram, TikTok | Linktree

Details

🦄 @melst.5 - 𝓜𝓮𝓵 - TikTok
🦄 @melst.5 - 𝓜𝓮𝓵 - TikTok

Details