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Das Finanz-Multi-Agent-Framework der Ant Group ist offiziell Open Source

王林
王林Original
2024-08-22 16:01:42344Durchsuche

Am 25. Mai stellte die Ant Group auf dem 7. Digital China Construction Summit offiziell das Multi-Agent-Framework agentUniverse zur Verfügung. Dies ist das erste Open-Source-Multi-Agent-Technologie-Framework im Finanzbereich. Komponenten für die kollaborative Orchestrierung von Agenten ermöglichen es Entwicklern, Modelle für die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten zu entwickeln und anzupassen, was Entwicklern dabei helfen kann, die Forschung und Entwicklung großer Modelltechnologie in Finanzszenarien zu beschleunigen.

Das Finanz-Multi-Agent-Framework der Ant Group ist offiziell Open Source

(Bild: Lu Wenn Benutzer nur Ziele angeben können, können große Modelle dazu gebracht werden, Aufgaben abzuschließen. Laut dem von IDC veröffentlichten Bericht „2024 AIGC Top Ten Trends in Application Layer“ werden Agenten die gängige Form von Geschäftsszenarien zur Implementierung großer Modelle sein.

Auch die Technologie rund um intelligente Agenten entwickelt sich rasant weiter. Das Open-Source-Framework agentUniverse von Ant soll Entwicklern dabei helfen, schnell und effizient alle großen Modellfunktionen in der Finanztechnologie und anderen Bereichen aufzurufen, um endgültige Anwendungsprodukte zu erstellen.

Der Kern dieses Frameworks stellt die Multi-Agent-Kollaborations-Orchestrierungskomponente „PEER“ bereit, die einer Musterfabrik entspricht und es Entwicklern ermöglicht, Multi-Agent-Kollaborationsmodi zu entwickeln und anzupassen, und außerdem alle Schlüssel zum Erstellen eines einzigen enthält Agent. Komponenten. Das Framework ist mit verschiedenen Multi-Agent-Kollaborationsmodellkomponenten vorkonfiguriert, die sich in realen Branchen als effektiv erwiesen haben. Entwickler können auf der Grundlage dieses Frameworks problemlos Multi-Agent-Anwendungen erstellen und Modellpraktiken in verschiedenen Bereichen über die Community kommunizieren und teilen.

Dies ist auch das erste Open-Source-Projekt der Branche für Multi-Agenten in Finanzszenarien. agentUniverse führt erstmals den Expertenwissens-Framework-Mechanismus ein, der die Integration von künstlicher Intelligenz und Expertenintelligenz widerspiegelt und sich besser an komplexere Anwendungsszenarien anpassen kann. Der Kooperationsprozess zwischen mehreren Agenten ist intelligenter geworden und kann unabhängig voneinander optimiert werden.

In der Finanzbranche umfassen eingehende Analyseszenarien häufig mehrstufige Analysen, Zerlegungen und schrittweise Ausführungen, z. B. die Interpretation von Ereignissen, Analysen auf Makro- und Mesoebene, Machbarkeitsanalysen von Geschäftsplänen usw. , was eine intelligente Agentenverknüpfung und kollaborative Ausführung erfordert.

„PEER“ ist die markanteste Komponente des Multi-Agenten-Kollaborationsmodells im agentUniverse-Framework. Dieses Modell verwendet vier Agenten mit unterschiedlichen Verantwortlichkeiten: Planung, Ausführung, Ausdruck und Überprüfung Sie können komplexe Probleme lösen und unabhängige Iterationen auf der Grundlage von Bewertungsrückmeldungen durchführen, um letztendlich die Leistung von Argumentations- und Analyseaufgaben zu verbessern. Das

PEER-Modell ist im Wesentlichen eine Simulation der hierarchischen Zusammenarbeit und Teamarbeit menschlicher Finanzexperten: Der Planungsagent (Plan) spielt eine Führungsrolle und zerlegt das ursprüngliche komplexe Problem in mehrere Unteraufgaben, die separat ausgeführt werden müssen. Die verbleibenden drei Agenten haben jeweils ihre eigenen Stärken und sind hinsichtlich des Arbeitsablaufs voneinander abhängig. Die Arbeitsergebnisse werden nacheinander geliefert, wodurch Ressourcenkonkurrenz vermieden wird. Die endgültigen Arbeitsergebnisse werden an den „Leiter“ zur Entscheidung zurückgegeben, ob die Aufgabe abgeschlossen ist, ergänzt und optimiert oder übersteuert und neu gemacht werden muss.

Lu

Laut Lu Xin ist das agentUniverse-Framework das neueste Forschungsergebnis der Ant Group bei der Anwendung großer Modelltechnologie auf Finanzszenarien. Es wurde bestätigt, dass es in realen Szenarien wirksam ist.

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