多智能体系统,解决复杂任务
Magentic-One是由微软研究团队开发的一个通用多智能体系统,旨在解决开放性网络和文件任务。该系统代表了人工智能领域向代理系统发展的重要一步,这些系统能够完成人们在工作和生活中遇到的复杂多步骤任务。Magentic-One采用了一个名为Orchestrator的主智能体,负责规划、跟踪进度和在需要时重新规划,同时指导其他专门智能体执行任务,如操作网络浏览器、导航本地文件或编写和执行Python代码。Magentic-One在多个挑战性的代理基准测试中表现出与最新技术相媲美的性能,且无需对其核心能力或架构进行修改。
构建多智能体系统的JavaScript框架
KaibanJS是一个专为JavaScript开发者设计的框架,用于构建和协调AI智能体。它允许开发者以类似微服务的方式处理AI任务,每个智能体负责不同的任务,如数据处理、处理和输出生成,全部自动协同工作。KaibanJS强调易用性和原生JavaScript支持,使得JavaScript开发者也能享受到构建复杂AI系统的能力。
多智能体系统构建、编排和部署框架
Swarm是由OpenAI Solutions团队管理的实验性框架,旨在构建、编排和部署多智能体系统。它通过定义智能体(Agent)和交接(handoffs)的抽象概念,实现了智能体之间的协调和执行。Swarm框架强调轻量级、高可控性和易于测试,适用于需要大量独立功能和指令的场景,允许开发者拥有完全的透明度和对上下文、步骤和工具调用的细粒度控制。Swarm框架目前处于实验阶段,不推荐在生产环境中使用。
自动化科学研究的多智能体图推理系统。
SciAgentsDiscovery 是一个利用多智能体系统和大规模本体知识图谱,自动化科学研究的系统。它通过整合大型语言模型、数据检索工具和多智能体学习系统,能够自主生成和完善研究假设,揭示潜在的机制、设计原则和意外材料属性。该系统在生物启发材料领域展示了其跨学科关系的发现能力,超越了传统人类驱动的研究方法。
利用多智能体系统自动化复杂研究流程的AI研究助理。
AI-Driven Research Assistant是一个高级的AI驱动研究助理系统,它利用多个专门化的智能体来协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph来处理复杂的研究流程,整合不同的AI架构以实现最佳性能。
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