【多Agent大爆炸】——灵活调用与实践指南，解锁AI协作新技能！
🌟 前言 嘿，各位AI开发者朋友们！有没有觉得现在的人工智能工具像极了多才多艺但有点单线程思维的小伙伴？一个Agent虽然聪明伶俐，但总有点“独木难支”的感觉。而如果你把多个Agent安排在一起，稍不留神就像一个没人带队的足球队，乱跑乱撞……尴尬了吧！ 别担心...
智能代理（Agent）在工具调用与协作中的应用实践
引言 在现实世界中，许多任务需要跨多个领域的知识和技能才能完成。例如，在客户服务场景中，一个有效的客户支持系统可能需要集成自然语言处理、数据库查询等多种功能。智能代理技术正是为了应对这样的挑战而生。通过设计能够灵活调用外部工具的代理，并让它们之间进行有效协作，可以显著提高系统的整体性能。 发现问题 当前很多基于Agent的应用...
AI Agent【项目实战】：MetaGPT遇上元编程，重塑复杂多智能体协作的边界
AI Agent【项目实战】：MetaGPT遇上元编程，重塑复杂多智能体协作的边界 MetaGPT 以一条需求作为输入，并输出用户故事/竞争分析/需求/数据结构/API/文档等。内部而言，MetaGPT 包含产品经理/架构师/项目经理/工程师等角色。它为软件公司提供了整个流程，并精心制定了标准化操作流程（SOP）。“代码=SOP（团队）”是核心理念。我们将SOP转化为代码，并将其应用于由LLM.....
超长小说可以用AI翻译了，新型多智能体协作系统媲美人工翻译
近年来，机器翻译（MT）技术取得了长足的进步，在各种领域中显著提高了翻译质量。然而，文学文本的翻译仍然是一个巨大的挑战，因为它们通常包含复杂的语言、比喻表达和丰富的文化细节。为了应对这一挑战，一项新的研究成果提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的多智能体框架...
Multi-Agent实践第7期：智能体的高效协作
1. 前言 不知不觉中 Multi-Agent 实践系列已经更新到第7期，在之前的文章中已经介绍了众多 AgentScope 支持的有趣的应用。但过去的文章中所介绍的案例都是运行在单台机器上以单进程形式运行，受限于 Python 的全局解释器锁（参见结尾wiki链接），实际只能有效利用一个 CPU 的计算资源，并且无法支持多个用户从自己的电脑上接入同一个 Multi-Agent...
星际争霸II协作对抗基准超越SOTA，新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题
多智能体强化学习 (MARL) 是一个具有挑战性的问题，它不仅需要识别每个智能体的策略改进方向，而且还需要将单个智能体的策略更新联合起来，以提高整体性能。最近，这一问题得到初步解决，有研究人员引入了集中训练分散执行 (CTDE) 的方法，使智能体在训练阶段可以访问全局信息。然而，这些方法无法涵盖多智能体交互的全部复杂性。事实上，其中一些方法还被证明是失败的。为了解决这个问题，有人提出多智能体优势....
星际争霸II协作对抗基准超越SOTA，新型Transformer架构解决多智能体强化学习问题
多智能体强化学习 (MARL) 是一个具有挑战性的问题，它不仅需要识别每个智能体的策略改进方向，而且还需要将单个智能体的策略更新联合起来，以提高整体性能。最近，这一问题得到初步解决，有研究人员引入了集中训练分散执行 (CTDE) 的方法，使智能体在训练阶段可以访问全局信息。然而，这些方法无法涵盖多智能体交互的全部复杂性。事实上，其中一些方法还被证明是失败的。为了解决这个问题，有人提出多智能体优势....
以《星际争霸》为例，阿里多智能体协作网络BiCNet展现人工集体智能无限潜力
阿里巴巴认知计算实验室与伦敦大学学院计算机系合作，以游戏“星际争霸1”（下简称“星际”）中的微观战斗场景为测试环境，深入地研究了多个 AI 智能体之间的协作问题，旨在通过协作智能解决人类不擅长的问题。该研究引入的多智能体双向协调网络（BiCNet ）可以自动学习各种最佳策略来使多个智能体协同作战，从无碰撞移动到基本的攻击和逃跑策略，再到复杂的掩护攻击和集中火力攻击。该研究所用的方法优于目前已有的....
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