Qu'est-ce que le motif multi-agents AI d'agence? - Analytique Vidhya

Cet article explore le modèle multi-agent d'origine AI, une architecture sophistiquée pour concevoir des systèmes d'IA collaboratifs. S'appuyant sur les modèles précédents (réflexion, utilisation des outils et planification), ce modèle exploite des agents spécialisés pour lutter contre les tâches complexes en les divisant en sous-tâches plus petites et gérables. Cette approche modulaire favorise des flux de travail efficaces, reflétant la dynamique de l'équipe humaine.

L'article revisite les modèles fondamentaux:

• Modèle de réflexion: les agents génèrent de manière itérative et auto-évaluer les sorties pour l'amélioration.
• Modèle d'utilisation des outils: les agents améliorent les capacités en interagissant avec des outils et des ressources externes.
• Modèle de planification: les agents décomposent stratégiquement les tâches complexes en étapes plus petites.

Le cœur de l'article se concentre sur le modèle multi-agents, où des agents spécialisés (par exemple, ingénieur logiciel, chef de projet, développeur de contenu) collaborent pour atteindre un objectif commun. L'article présente Autogen, un cadre permettant des conversations multi-agents personnalisables, et détaille comment programmer ces conversations à l'aide des agents d'Autogen et de la logique centrée sur la conversation. Un exemple pratique utilisant Autogen démontre la création et l'interaction avec les agents de l'IA.

En outre, l'article plonge dans Metagpt, un cadre utilisant des procédures d'exploitation standardisées (SOP) pour améliorer la fiabilité et la cohérence des systèmes multi-agents. L'approche structurée de Metagpt, avec des rôles définis et un système de vérification, relève des défis des incohérences logiques et des hallucinations en cascade souvent rencontrées dans les systèmes basés sur LLM. Un diagramme détaillé illustre le flux de travail de Metagpt dans un contexte de développement logiciel.

Les avantages du modèle multi-agent d'origine AI sont mis en évidence, notamment des performances améliorées, une mise au point améliorée, une optimisation efficace des sous-tâches, un risque réduit dans l'expérimentation et l'évolutivité. L'article se termine en résumant les avantages du modèle et en fournissant des questions et réponses fréquemment posées. L'article comprend également des références et des liens vers les ressources pertinentes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!