清華等開源多智能體框架AgentVerse 可讓多個(gè)模型之間進(jìn)行協(xié)作

　　AgentVerse是一個(gè)旨在促進(jìn)多個(gè)大型語言模型(LLM)之間協(xié)作的多智能體框架。雖然單個(gè)LLM在各種任務(wù)上表現(xiàn)出色，但面對復(fù)雜任務(wù)或需要提高效率的情況，多個(gè)智能體之間的協(xié)作變得至關(guān)重要。AgentVerse的設(shè)計(jì)受到人類群體動(dòng)力學(xué)的啟發(fā)，旨在實(shí)現(xiàn)多個(gè)LLM之間的協(xié)作，使整個(gè)群體的綜合能力超過各個(gè)成員的能力總和。

　　AgentVerse框架的關(guān)鍵特點(diǎn)包括高效的環(huán)境搭建、可定制的組件和工具利用。它為研究人員提供了多個(gè)基本構(gòu)建模塊，使他們能夠輕松搭建多智能體環(huán)境，例如LLM聊天室等，從而使研究人員能夠更專注于實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果分析。此外，框架還允許用戶基于其需求重新定義不同模塊的功能，增加了靈活性。

　　AgentVerse框架的關(guān)鍵階段包括專家招募、協(xié)同決策、行動(dòng)執(zhí)行和評估。在專家招募階段，框架自動(dòng)招募專家，動(dòng)態(tài)生成專家描述，然后根據(jù)不同的描述提示和目標(biāo)來組建多個(gè)不同的智能體群組。這種動(dòng)態(tài)調(diào)整使得框架能夠根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)動(dòng)態(tài)構(gòu)建最有效的多智能體群組，以便在后續(xù)決策和行動(dòng)執(zhí)行中取得更好的結(jié)果。

　　協(xié)同決策階段涉及將專家智能體聚集起來進(jìn)行協(xié)同決策�？蚣芴峁┝藘煞N經(jīng)典的溝通結(jié)構(gòu):橫向溝通和縱向溝通。橫向溝通鼓勵(lì)智能體之間的相互理解和協(xié)作，適用于需要?jiǎng)?chuàng)造性想法或大量協(xié)調(diào)的場景。而縱向溝通涉及職責(zé)分工，適用于需要迭代完善決策的場景。

　　行動(dòng)執(zhí)行階段涉及智能體執(zhí)行指定的動(dòng)作，根據(jù)環(huán)境狀態(tài)的更新來調(diào)整行動(dòng)。最后，評估階段使用獎(jiǎng)勵(lì)反饋機(jī)制評估當(dāng)前狀態(tài)與期望目標(biāo)之間的差距，并為下一輪的專家組構(gòu)建提供反饋和建議。

　　AgentVerse的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在多智能體群組中，性能明顯優(yōu)于單個(gè)智能體。研究人員使用多個(gè)語言模型進(jìn)行了定量實(shí)驗(yàn)，涵蓋了對話能力、數(shù)學(xué)計(jì)算能力、邏輯推理能力和編碼能力等四個(gè)方面。這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了AgentVerse框架的有效性和潛力，特別是在復(fù)雜任務(wù)和實(shí)際應(yīng)用中。

　　總的來說，AgentVerse是一個(gè)創(chuàng)新的多智能體框架，有助于提高多個(gè)大型語言模型之間的協(xié)作，從而在各種任務(wù)中提高效率和性能。這一框架的發(fā)展對于推動(dòng)自然語言處理和人工智能領(lǐng)域的研究和應(yīng)用具有重要意義。