專業에이전트 간 커뮤니케이션工具

專為高效與穩定性設計的에이전트 간 커뮤니케이션工具,是實現專業成果的不二選擇。

에이전트 간 커뮤니케이션

  • 一個在GitHub上的演示,展示了SmolAgents,一個用於協調基於LLM的多智慧體工作流程的輕量級Python框架,具有工具整合功能。
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    demo_smolagents 是什麼?
    demo_smolagents是SmolAgents的參考實作,是一個用Python建立自主AI智慧體的微框架,這些智慧體由大型語言模型驅動。此演示包括配置單一智慧體的特定工具包、建立智慧體間通信渠道和動態管理任務交接的範例。它展示了LLM整合、工具調用、提示管理與智慧體協調模式,用於構建能根據用戶輸入和中間結果執行協調動作的多智慧體系統。
    demo_smolagents 核心功能
    • 多智慧體協調
    • LLM整合
    • 自訂工具注入
    • 提示與記憶管理
    • 任務交接協調
  • Multi-Agents 是一個開源的 Python 框架,協調協作的 AI 代理進行複雜工作流程的規劃、執行與評估。
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    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。
  • 一個 Python 框架,可以協調多個 AI 代理協作,整合大語言模型、向量資料庫和自訂工具工作流程。
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    Multi-Agent AI Orchestration 是什麼?
    多代理 AI 編排允許自主 AI 代理團隊共同達成預設或動態目標。每個代理可配置獨特角色、能力和記憶存儲,通過中央協調器進行互動。該框架整合了 LLM 提供商(例如 OpenAI、Cohere)、向量資料庫(如 Pinecone、Weaviate)及用戶自定義工具。支援擴展代理行為、實時監控和日誌記錄,方便審核和除錯。適用於多步問答、自動內容生成或分散決策系統等複雜流程,通過抽象代理通信並提供模組化架構,加速開發和快速實驗部署。
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