Multi-Agent实践第7期:智能体的高效协作

Multi-Agent实践第7期:智能体的高效协作

前言 不知不觉中 Multi-Agent 实践系列已经更新到第7期,在之前的文章中已经介绍了众多 AgentScope 支持的有趣的应用。但过去的文章中所介绍的案例都是运行在单台机器上以单进程形式运行,受限于 Python 的全局解释器锁(参见结尾wiki链接),实际只能有效利用一个 CPU 的计算...

Multi-Agent实践第5期:RAG智能体的应用:让AgentScope介绍一下自己吧

Multi-Agent实践第5期:RAG智能体的应用:让AgentScope介绍一下自己吧

前言 在前几期的文章中,我们由浅入深地介绍了怎么用AgentScope构建一个带有@功能的对话、如何搭建一个简单的五子棋游戏,也带领大家一起构建了一个既能动态反思、也能动态决定如何调用工具的ReAct Agent。除了ReAct技术外,另一个能让智能体回答更靠谱、回答内容更切合场景的技术,就是检索增...

Multi-Agent实践第4期:智能体的“想”与“做”-ReAct Agent

Multi-Agent实践第4期:智能体的“想”与“做”-ReAct Agent

前言 在前几期的文章中,我们了解了如何利用AgentScope构建一个带有@功能的对话,以及如何搭建一个简单的五子棋游戏。在这些应用中,一个共性是大模型会直接根据提示产生回复,对于简单任务,或许大模型还能够处理。但当我们面对更加复杂的任务时,我们期待大模型变得更加“聪明”,能够应对更多样的场景,解决...

Multi-Agent实践第3期:看智能体下五子棋

Multi-Agent实践第3期:看智能体下五子棋

前言 在上一期的文章《Multi-Agent实践第2期: @智能体 你怎么看?》中,我们简要介绍了如何使用AgentScope快速构建一个多智能体聊天场景以及可以直接"@"提及某个智能体的群聊功能。本期,我们将带你体验如何实现用AgentScope如何快速实现一个游戏向应用:试试让两个智能体下五子棋...

Multi-Agent实践第2期: @智能体 你怎么看?

Multi-Agent实践第2期: @智能体 你怎么看?

前言 在上一期的文章《Multi-Agent实践第1期:5分钟上手AgentScope》中,我们简要介绍了如何使用AgentScope快速构建一个多智能体聊天应用。本期,我们将带你体验如何实现一个更具互动性的多智能体群聊——在这个群聊中,你可以直接"@"提及某个智能体来引发对话。 欢迎关注Agent...

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