Multi-Agents 是一個開源的 Python 框架，讓開發人員能夠協調多個專門的 AI 代理進行複雜任務自動化。它與 OpenAI GPT 模型整合，支援基於角色的規劃、執行和迭代批評。使用者可以定義代理角色、記憶存儲和外部工具調用，促進模組化工作流程設計和強固的任務分解，應用範圍涵蓋文件分析到自動化客戶服務。
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Multi-Agents
Multi-Agents 是一個開源的 Python 框架，讓開發人員能夠協調多個專門的 AI 代理進行複雜任務自動化。它與 OpenAI GPT 模型整合，支援基於角色的規劃、執行和迭代批評。使用者可以定義代理角色、記憶存儲和外部工具調用，促進模組化工作流程設計和強固的任務分解，應用範圍涵蓋文件分析到自動化客戶服務。
精選
Multi-Agents 是什麼？
Multi-Agents 提供一個結構化環境，不同的 AI 代理——如規劃者、執行者和批評者——協同解決多步驟任務。規劃者負責將高層目標拆解為子任務，執行者透過與外部 API 或工具互動來完成每一步，批評者則檢查結果的準確性與一致性。記憶模組允許代理在多次互動中存儲上下文，訊息系統則確保溝通無縫。此框架可擴充，使用者可加入自定義角色、整合專有工具或換用 LLM 後端以符合特殊應用需求。
誰會使用 Multi-Agents？
- AI 開發者與研究人員
- 工作流程自動化工程師
- 建立多步驟 AI 解決方案的軟體架構師
- 將 AI 融入流程的 DevOps 團隊
如何使用 Multi-Agents？
- 步驟1：使用 `pip install multi-agents` 安裝套件。
- 步驟2：在 Python 配置檔中定義代理角色。
- 步驟3：配置模型 API 金鑰（例如 OpenAI）。
- 步驟4：透過腳本設計規劃者、執行者和批評者的邏輯來實作任務流程。
- 步驟5：運行自動化引擎並監控代理通訊。
- 步驟6：分析日誌並根據需要調整代理提示或記憶設定。
平台
- mac
- windows
- linux
Multi-Agents 的核心特徵與益處
主要功能
- 角色基礎的代理協調（規劃者、執行者、批評者）
- 可配置的記憶存儲以持久化上下文
- 動態調用外部工具與 API
- 代理間訊息傳遞與協調
- 模型無關的整合（支援任何 OpenAI 相容的 LLM）
優點
- 模組化設計，方便擴展與客製化
- 透過迭代批評循環提高可靠性
- 可擴展的多步驟任務自動化
- 降低複雜工作流程的開發負擔
- 透明的代理互動與日誌記錄
Multi-Agents 的主要使用案例與應用
- 自動化文件摘要與分析
- 客戶支援工單分類與解決
- 多階段資料抽取與驗證
- 含迭代草稿審查的研究自動化
- 電商訂單處理與品質檢查
Multi-Agents 的常見問答
Multi-Agents 公司信息
- Kumo1997
Multi-Agents 評論
5/5
Multi-Agents 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain
- Auto-GPT
- BabyAGI
- AgentGym
- Haystack