LangChain 构建问题之智能体协同中的决策机制的实现如何解决
问题一：智能体协同中的决策机制是如何实现的？ 智能体协同中的决策机制是如何实现的？ 参考回答： 在多代理协同系统中，决策机制通常通过协商、投票、优化算法或基于规则的决策方法来实现。例如，某些系统可能使用博弈论中的合作博弈概念，通过智能体之间的协商来达成最优解。其他系统可能采用分布式优化算法，如粒子群优化或遗传算法，来指导智能体的行为。 ...
基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试
引言 在过去的几年里，大规模预训练模型（简称“大模型”）经历了从百花齐放到逐步成熟的过程。随着模型规模的不断扩大和技术的不断精进，大模型的能力得到了显著提升，特别是在语言理解和生成方面取得了突破性进展。 诚然，大模型的能力足够强大，但它依旧是被动的响应用户的指令，并且生成的效果取决于使用者如何使用它。为了克服这一局限性，研究人员开始探索一种新的范式——智能体（AI agent）。这种智能体不...
在MetaGPT系统中，智能体是如何协同工作的
问题一：MetaGPT如何简化工作流程？ MetaGPT如何简化工作流程？ 参考回答： MetaGPT通过将标准化操作程序（SOPs）编码到智能体的提示序列中，使智能体能够以类似于人类专家的方式来校验中间成果，从而简化工作流程并减少错误的发生。 关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.co...
【AI Agent系列】【LangGraph】0. 快速上手：协同LangChain，LangGraph帮你用图结构轻松构建多智能体应用
大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例 欢迎 点赞 + 关注 ，持续学习，持续干货输出。 一起交流，一起进步。 微信公众号也可搜【同学小张】 本站文章一览： ...
multi-agent：多角色Agent协同合作，高效完成复杂任务
关于multi-agent随着LLM的涌现，以LLM为中枢构建的Agent系统在近期受到了广泛的关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，通过为不同的Agent分配角色与任务信息，并配备相应的工具插件，从而完成复杂的任务。目前更常见的框架大多聚焦于single-agent的场景。single-agent的核心在于LLM与工具的配合。...
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