多智能体 Multi
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当天来便捷聊聊Multi-agent系统，明日会分享一个便捷的多智能体系统实战～。Multi-Agent系统究竟是啥？构想一下：假设有一个团队，每个成员都有自己的角色和义务，但又能相互单干，独特成功一个指标，那会是怎样的体验？Multi-Agent系统就是这样一个概念。在AI的环球里，每个智能体都有自己的共性和角色，它们经过言语模型（LLM）来驱动，相互之间还能交换单干。
那Multi-Agent系统怎样单干呢？ 每个智能体都有自己的义务和高低文，它们可以访问各种工具来口头义务。比如，一个智能体生成代码，另一个智能体审查代码，而后它们可以相互探讨，独特改良代码。经过几轮迭代，就能获取最佳结果。这种模式不只能发生更令人满意的输入，还能缩小幻觉（Hallucinations）和成见等疑问。
接上去，让咱们聊聊Multi-Agent系统的好处。首先是分工明白，每个智能体都有自己的义务和指令，由不同的言语模型允许，专一于自己的上班，效率人造高。这种模块化象征着复杂疑问可以被合成成小块，由专门的智能体和模型来解决。这样，每个智能体都能独立评价和改良，不会影响整个系统。同时，不同的观念混合在一同，咱们可以提炼输入并防止成见。最后，一旦Multi-Agent系统建设起来，就可以在不同的场景下重复经常使用，构成一个智能体生态系统。
一个规范的Multi-Agent系统架构包含：
如今市面上有很多框架可以协助咱们构建multi-agent运行，比如OpenAI Assistant、Autogen、Dragonscale的multi-agent系统、CrewAI和LangGraph。这些框架每天都在退化，新的框架也在始终涌现，但它们都有一个独特点——让构建和治理多个智能体变得更便捷。
