论文简介 自私自利的个体常常无法合作,这对多智能体(multi-agent)学习构成了根本性的挑战,最近的研究表明,在某些任务中,支持学习感知的智能体对彼此的学习动态进行建模,以此智能体之间可以建立合作关系。
2021年2月9日 · 在LLM语境下,Agent可以理解为在某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。 AI Agent也可理解为“智能业务助理”,旨在大模型技术驱动下,让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务,从而极大程度释放人员精力。
前言 经过数月的发展,当下的AI智能体已经可以根据系统需求动态生成功能,让经典的面向服务架构(SOA)在AI模式下重获新生。 如果我们可以升级一下生成式AI当下大多数还在进行简单对话互动的形态,推向由AI…
AI智能体(AI agent)是指一种系统或程序,它能够通过设计工作流程并利用可用工具,代表用户或其他系统自主执行任务。 AI智能体可以涵盖自然语言处理之外的广泛功能,包括决策、问题解决、与外部环境交互以及执行操作。
2024年3月18日 · 小编觉得,传统RPA和Agent还是有很大区别的。相比传统的RPA(机器人流程自动化),人工智能体(Agent)更像是一个聪明的帮手。它不仅能感知信息,还能独立思考,懂得如何运用工具,一步一步地帮我们达成目标。简单来说也就是Agent更智能、更易用
先看下Chat和Agent的差别。Chat(聊天):纯粹的Chat,像是一个主要由“大脑和嘴”构成的智能体,专注于信息处理和语言交流。比如ChatGPT这样的系统,它能够理解用户的查询,给出有用和连贯的回答,但它本身不直接执行任务。
其实不要说解决大量智能体协作问题,就连解决少量智能体协作都很难,具体表现在: (1)从状态空间的角度看,单个智能体的观测往往只是整个环境状态的一部分,即多智能体环境是部分可观测的(Partially Observable)。
导读:本次分享从基础背景开始,介绍为什么强化学习需要大模型、多智能体决策大模型有哪些挑战、如何描述此类系统。 此后根据提出的问题,提出动作语义网络、置换不变性与置换同变性、跨任务自动化课程学习三个核心设计的先验。
多智能体系统(Multi-Agent System,简称MAS)是一个很新的研究领域,目前学界和产业界几乎是在同步研究,相关论文大概也有100多篇了。 咱们找资料之前可以先简单了解一下,这样后面就能有的放矢。
2024年11月10日 · 本关任务是利用开源智能体框架Lagent 构建自己的大语言模型agent。 Lagent 是什么Lagent 是一个开源的 LLM 智能体框架,允许使用者快速将一个大语言模型转换成智能体,并提供一些典型工具来激发大语言模型的潜能。 Lagent 包含三个主要模块:agents