multi-agent:多角色Agent协同合作,高效完成复杂任务

发布网友发布时间：2024-10-03 23:57

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热心网友时间：2024-12-11 16:58

在当今LLM技术的推动下，多角色Agent（multi-agent）系统逐渐崭露头角，其通过整合LLM的归纳推理能力，实现了复杂任务的高效协同完成。相较于传统的单Agent（single-agent）框架，multi-agent更侧重于角色分配与合作，减少与用户的直接交互，以达成更复杂的任务目标。

在构建multi-agent框架时，关键组件的增加是其与single-agent的区别所在。这些组件包括角色定义、状态管理，以及用于决策和执行的模块。例如，MetaGPT框架中的RoleSetting存储角色信息，RoleContext则管理运行时状态。其核心交互流程涉及环境观察、决策制定与执行，可能依赖LLM进行推理和行动选择。

AgentVerse框架通过模仿人类决策过程，采用四个阶段（专家招聘、协作决策、执行和评估）来组织多智能体。它强调了多智能体合作在软件开发等领域的优势，代码实现中通过agent和environment模块交互，规则组件定义了多智能体的交互规则。

波形智能的Agents方案则围绕SOP模块，管理状态变化，支持用户直接参与智能体交互。这个框架不仅关注LLM工具调用，还支持人类用户扮演智能体，拓展了人机交互的应用场景。

总结来看，multi-agent框架的核心在于agent之间的协作与状态管理，LLM更多扮演工具支持的角色。在选择架构时，是采用多个单工具的agent还是一个能处理多工具的agent，取决于任务的复杂性和需求。这种多角色的协作方式展示了在处理复杂任务时的潜力和灵活性。