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multi agent是什么

Answer

多智能体（Multi-agent）是指多个相互作用的智能体组成的系统。在人工智能领域，多智能体系统具有广泛的应用。例如，在供应链中，不同经济运营商之间的责任分配存在不确定性。就我国相关规范而言，服务提供者往往是主要责任主体。而在《人工智能法案》中，人工智能系统供应链的参与主体更为细化，包括提供者、部署商、授权代表、进口商和分发商等，它们被统称为“运营者”。2023 年《AI 法案》折衷草案在法律义务分配设计上，特别是对于高风险人工智能系统，提供者和部署商将承担主要义务。其中，提供者承担最广泛的合规义务，包括建立风险管理制度和质量管理制度等，涵盖人工智能系统生命周期的事前和事后环节；部署商的义务则主要集中于确保对高风险人工智能系统的人工监督和日常检测义务，主要覆盖人工智能生命周期的事中环节。

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References

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

人工智能系统从研发到投放市场涉及多个主体，特别是当委托代理或授权关系进行介入的情况下主体之间的关系将更为复杂。就我国的相关具体人工智能规范而言，服务提供者往往是主要的责任主体。在《人工智能法案》中，人工智能系统供应链的参与主体更为细化，具体包括提供者、部署商、授权代表、进口商和分发商，它们被统称为“运营者”。2023年《AI法案》折衷草案在法律义务分配设计上，特别是对于高风险人工智能系统，提供者，其次是部署商，将承担主要的义务（Art16）。其中，提供者将承担最广泛的合规义务，包括建立风险管理制度和质量管理制度等，涵盖人工智能系统生命周期的事前和事后环节。而部署商的义务则主要集中于确保对高风险人工智能系统的人工监督和日常检测义务，主要覆盖人工智能生命周期的事中环节（Art29）。

【05】衣服DIY！在线生图定制自己的T恤衫

#主体：形象（长毛金吉拉猫、美国短毛银渐层猫、柴犬、哈士奇）描述（可爱的、帅的、开心的、快乐）五官（圆圆的青色大眼睛）动作（看着镜头、耸立）

质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期

•?Vision-Language Models for Vision Tasks:A Survey•?Visual Instruction Tuning towards General-Purpose Multimodal Model:A Survey•?ViTs are Everywhere:A Comprehensive StudyShowcasing Vision Transformers in Different Domain•?Multimodal Foundation Models:From Specialists to General-Purpose Assistants•Vision-Language Pre-training:Basics,Recent Advances,and Future Trends•An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale•COGVLM:VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE MODELS•CogAgent:A Visual Language Model for GUI Agents•AppAgent:Multimodal Agents as Smartphone Users•Gemini:A Family of Highly Capable Multimodal Models•Qwen-VL:A Versatile Vision-Language Model for Understanding,Localization,Text Reading,and Beyond•arxiv:ChatVideo:A Tracklet-centric Multimodal and Versatile Video Understanding System•arxiv:Video Understanding with Large Language Models:A Survey•arxiv:Vid2Seq:Large-Scale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning•CSDN博客：视频理解多模态大模型（大模型基础、微调、视频理解基础）•CSDN博客：逐字稿| 9视频理解论文串讲（下）【论文精读】_视频理解论文串讲（下）•Youtube:Two-stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos•arxiv:Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?•Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision•李沐论文精读系列二：Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer_李沐讲vit-CSDN博客•Twelve Labs is building models that can understand videos at a deep level•Google MUM相关内容：venturebeat.com、blog.research.google•Scaling multimodal understanding to long videos

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有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容： AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。 目前，关于 AI Agent 存在一些情况。例如，网络上对其的介绍往往晦涩难懂，让人感觉神秘莫测，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面，都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外，以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体（Agent）就是一个小国家，它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报，但现实中存在诸多问题，如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容，可访问： 。
2025-04-15
，AI agent 发展趋势，技术状态，商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息： 发展趋势： 2024 年内，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验，实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年，接近 AGI 的技术出现，人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态： 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent，构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式： 依据不同类型销售市场的特点，结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化，让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节，解决 2B 销售获客的痛点，且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面： 1. 长期任务执行技术：能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤，并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术：能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术：通过先进的记忆机制积累经验，记住对话、操作步骤和效果，使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，AI Agent 的发展有两条技术路线： 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流，代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统，加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），其本质是一个通用接口协议，能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外，强化学习（RL）也是 AI Agent 的重要技术，起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法，如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起，深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习，赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力，如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励，时间始于 20 世纪 90 年代至今，技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习（结合 DNN 和 RL），优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间，缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别： 1. 定义和角色： Copilot：翻译成副驾驶、助手，在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent：更像主驾驶、智能体，可根据任务目标自主思考和行动，具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能： Copilot：更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务，功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent：具有更高的自主性和决策能力，能够根据目标自主规划整个处理流程，并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策： Copilot：处理流程往往依赖于人类确定的静态流程，参与更多是在局部环节。 Agent：解决问题的流程由 AI 自主确定，是动态的，不仅可以自行规划任务步骤，还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围： Copilot：主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 Agent：能够处理复杂、大型的任务，并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点： Copilot：主要依赖于 LLM 的性能，开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent：同样依赖于 LLM 的性能，但开发重点在于 Flow Engineering，即在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息： 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面（http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom）来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时，建议使用分析 XML 页面，比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章，由于本地部署，无法直接将文章同步到 Coze，所以选择使用多维表格（当在线数据库，事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的）及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换，就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号。然后在公众号源上，点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（经测试最好不要超 40 个）。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容，但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下： 1. 搭建工作流框架： 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息，点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用 LLM 实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据）。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能： 完成任何一个节点的配置后，都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一：点击「测试该节点」。 步骤二：按格式要求输入待测试的输入内容，如果是 array 等其他格式，请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三：点击「展开运行结果」，检查输入、输出项是否有误。如果有误，请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误，以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期，就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
multi agents讲解
多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景，其核心是 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 分配角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一环境，包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段：采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆：因 Agent 数量增多，消息数量及每条消息的记录字段增加。 此外，吴恩达最新演讲提到四种 Agent 设计范式，Reflection 和 Tool Use 相对经典且广泛使用，Planning 和 Multiagent 较新颖有前景。Reflection 类似于 AI 自我纠错和迭代，如让 AI 写代码并自我检查修改。Tool Use 指大语言模型调用插件拓展能力。在一些场景中，Reflection 可用两个 Agent，一个写代码，一个 Debug。
2025-03-14
什么是multi agent
多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统旨在利用 LLM 的归纳推理能力，为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。 目前，更常见的框架主要集中在单 Agent 场景下。单 Agent 的核心在于 LLM 与工具的协同配合。LLM 根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent 可能需要与用户进行多轮交互。 与此同时，越来越多的 Agent 框架开始关注多 Agent 场景。为了完成任务，多 Agent 会为不同的 Agent 指定不同的角色，并通过 Agent 之间的协作来完成复杂的任务。与单 Agent 相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。 为构建一个多 Agent 框架，主要组成部分包括： 1. 环境（environment）：所有 Agent 应处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent 与环境之间存在信息的交互与更新。 2. 阶段（stage）：为完成复杂任务，现有多 Agent 框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器（controller）：控制器可以是 LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同 Agent 和阶段之间的切换。 4. 记忆：在单 Agent 中，记忆只包括用户、LLM 回应和工具调用结果等部分。而在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 多智能体的核心交互流程包括： 1. 控制器更新当前环境状态，选择下一时刻行动的 Agent。 2. Agent 与环境交互，更新自身的记忆信息。 3. Agent 调用 LLM，执行动作并获取输出消息。 4. 将输出消息更新到公共环境中。 参考资料： 1. 《》 2. 《》
2025-03-03
有没有multi agent相关项目可以推荐一下吗
以下是为您推荐的一些与 multi agent 相关的项目： 1. 《Multi Agent 策略架构基础（1）》：https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvunQZGoT5vB2r29i9PWi6W ，其中介绍了有代表性的 Multi Agent demo 项目包括 AutoGPT、Smallville 小镇和面壁智能 ChatDev，探讨了 Multi Agent 领域的相关内容以及其面临的挑战和限制。 2. 吴恩达最新演讲中提到的清华面壁智能的开源项目 ChatDev，展示了多智能体协作的场景，如不同身份的智能体合作开发小游戏。 此外，为您补充一些关于 multi agent 的知识： 多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景，其核心是 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括： 环境（environment）：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 阶段（stage）：采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间切换。 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量及每条消息需记录的字段也相应增加。
2025-01-14
mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied的错误原因与解决方法
很抱歉，目前知识库中没有关于“mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied”错误原因与解决方法的相关内容。但通常这种错误可能是由于矩阵的维度不匹配导致的。您可以检查矩阵 mat1 和 mat2 的形状，确保它们满足乘法运算的规则。例如，如果是二维矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该等于第二个矩阵的行数。解决方法可能包括重新调整矩阵的形状，或者检查数据处理和运算的逻辑，确保矩阵的维度在进行乘法运算时是正确匹配的。
2024-10-22
Way to AGI multi-language support
以下是关于 AGI 多语言支持的相关信息： OpenVoice V2 版本已推出，支持多语言，包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。音质有所提升，可复制任何声音，并能精细控制情感、口音和语调。相关链接：https://xiaohu.ai/p/6726 、https://x.com/imxiaohu/status/1783312237937005043 在广义语言方面，当前大多数国家之间语言的高质量翻译可以实现，编程语言之间的相互翻译能力也不错，但人的语言与机器语言之间的翻译还需改进，这需要 AI 具备更强的理解、假设和解决问题的能力，这也是 AI Agent 要实现的目标。
2024-08-15
有哪些常见的multi agent调度模式？
在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度（Centralized Scheduling） 在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度（Distributed Scheduling） 每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度（MarketDriven Scheduling） 智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling） 将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度（Organizational Structuring） 根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度（Normbased Scheduling） 定义一组协议规范来约束智能体的行为，并由规范引擎统一调度和裁决。适用于开放、异构的多智能体系统。 这些调度模式各有利弊，实际应用时需要根据系统的特点、约束和目标进行选择和设计。同时也可以采用混合模式，结合不同模式的优点。调度质量和系统性能是评价标准。
2024-04-19