需求人群:
"目标受众为软件开发者和系统架构师,特别是那些需要构建复杂多智能体系统,或希望提高系统自动化和智能化水平的专业人士。"
使用场景示例:
构建一个包含多个智能体协同工作的客服系统,提高响应速度和服务质量。
开发一个分布式的数据分析平台,智能体可以并行处理数据,提升分析效率。
实现一个人工在环的自动化测试系统,智能体自动执行测试并由人工进行结果审核。
产品特色:
支持多智能体通信和分布式工具执行
包含人工在环功能,实现更智能的任务处理
顶层控制平面跟踪任务和服务状态,智能决策任务处理流程
异步设计,提高系统处理能力和响应速度
支持Docker和Kubernetes部署,易于扩展和集成
提供丰富的API和CLI工具,便于开发者监控和交互
使用教程:
1. 安装llama-agents,使用pip安装并依赖llama-index-core。
2. 设置智能体和初始组件,创建AgentService和ControlPlaneServer等。
3. 编写智能体逻辑,定义智能体如何响应和处理消息队列中的任务。
4. 启动消息队列和控制平面,确保系统组件正常运行。
5. 注册智能体服务到消息队列和控制平面,使它们能够接收和发送消息。
6. 使用LocalLauncher或ServerLauncher启动智能体系统,进行单次或服务器模式的运行。
7. 通过客户端或CLI工具与智能体系统交互,创建任务并获取结果。
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异步优先的多智能体系统框架
llama-agents 是一个异步优先的框架,用于构建、迭代和生产化多智能体系统,包括多智能体通信、分布式工具执行、人工在环等。每个智能体被视为一个服务,不断处理传入的任务。智能体从消息队列中拉取和发布消息。系统顶部是控制平面,它跟踪正在进行的任务,网络中的服务,并决定哪个服务应该处理任务的下一步。
智能适应用例、数据和查询的RAG框架
Fast GraphRAG是一个为可解释、高精度、代理驱动的检索工作流程而设计的流线型和可提示的框架。它通过构建图谱来提供人类可导航的知识视图,支持查询、可视化和更新。该框架旨在大规模运行,无需沉重的资源或成本要求,自动生成和优化图谱以适应特定领域和本体需求,并支持实时更新。Fast GraphRAG利用PageRank基于图的探索,增强了准确性和可靠性,并且完全异步,提供完整的类型支持,以实现健壮和可预测的工作流程。
多智能体任务规划与推理的基准测试
PARTNR是由Meta FAIR发布的一个大规模基准测试,包含100,000个自然语言任务,旨在研究多智能体推理和规划。PARTNR利用大型语言模型(LLMs)生成任务,并通过模拟循环来减少错误。它还支持与真实人类伙伴的AI代理评估,通过人类在环基础设施进行。PARTNR揭示了现有基于LLM的规划器在任务协调、跟踪和从错误中恢复方面的显著局限性,人类能解决93%的任务,而LLMs仅能解决30%。
基于敏捷方法论的软件开发多智能体框架
AgileCoder是一个创新的多智能体软件开发框架,灵感来源于专业软件工程中广泛使用的敏捷方法论。该框架的关键在于其任务导向的方法,而不是给智能体分配固定角色,AgileCoder通过创建任务积压和将开发过程划分为冲刺,模仿现实世界的软件开发,每个冲刺都会动态更新积压。AgileCoder支持多种模型,包括OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic以及自托管的Ollama模型。
多智能体框架,实现自然语言编程
MetaGPT是一个多智能体框架,它通过自然语言编程技术,能够模拟一个完整的软件公司团队,从而实现快速开发和自动化工作流程。它代表了人工智能在软件开发领域的最新进展,能够显著提高开发效率,降低成本。MetaGPT的主要优点包括高度自动化、多智能体协作、以及能够处理复杂的软件开发任务。产品背景信息显示,MetaGPT旨在通过AI技术,为用户提供一个能够快速响应开发需求的平台。目前,产品似乎处于测试阶段,用户可以通过加入等待列表来体验产品。
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