LLM Coordination est un cadre Python orchestrant plusieurs agents basés sur LLM via des pipelines de planification dynamique, récupération et exécution.
LLM Coordination est un cadre axé sur le développement qui orchestre l'interaction entre plusieurs grands modèles linguistiques pour résoudre des tâches complexes. Il fournit un composant de planification qui décompose des objectifs de haut niveau en sous-tâches, un module de récupération qui sourcing le contexte à partir de bases de connaissances externes, et un moteur d'exécution qui répartit les tâches à des agents LLM spécialisés. Les résultats sont agrégés avec des boucles de rétroaction pour affiner les résultats. En abstraisant la communication, la gestion de l'état et la configuration des pipelines, il permet le prototypage rapide de flux de travail multi-agent AI pour des applications comme le support client automatisé, l'analyse de données, la génération de rapports et la réflexion multi-étapes. Les utilisateurs peuvent personnaliser les planificateurs, définir les rôles des agents et intégrer leurs propres modèles de manière transparente.
Fonctionnalités principales de LLM Coordination
Décomposition des tâches et planification
Sourcing de contexte augmenté par récupération
Moteur d'exécution multi-agent
Boucles de rétroaction pour affinement itératif
Rôles et pipelines d'agents configurables
Journalisation et surveillance
Avantages et inconvénients de LLM Coordination
Inconvénients
La précision globale en raisonnement de coordination, en particulier la planification conjointe, reste relativement faible, ce qui indique une marge significative d'amélioration.
Se concentre principalement sur la recherche et le benchmarking plutôt que sur un produit commercial ou un outil pour les utilisateurs finaux.
Informations limitées sur le modèle de tarification ou la disponibilité au-delà du code de recherche et des benchmarks.
Avantages
Fournit un benchmark novateur spécifiquement pour évaluer les capacités de coordination multi-agents des LLM.
Introduit une architecture cognitive plug-and-play pour la coordination facilitant l'intégration de divers LLM.
Démontre une forte performance des LLM comme GPT-4-turbo dans les tâches de coordination comparées aux méthodes d'apprentissage par renforcement.
Permet une analyse détaillée des compétences clés de raisonnement telles que la théorie de l'esprit et la planification conjointe dans la collaboration multi-agents.