协同控制提高智能体系统鲁棒性，编队避障是重点随着工业技术的发展，任务复杂程度和规模逐渐增加，单个智能体获取信息及解决问题的能力有限，在多数情况下无法满足任务要求。而多智能体系统强调单体之间的合作与协同，多体协同控制可以大幅提高工作效率和能力。目前，针对多智能体协同控制的研究存在很多，包括智能体之间协同方式、通讯方式以及避障方法等，其中最主要的就是多智能体编队避障控制算法的研究。光学定位系统亚毫米级
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2024-01-02 13:02:09
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一、引言1.1、概述多智能体协同控制系统即多个智能体组成的集合，它的目标是将大而复杂的系统集成设成小的、彼此互相通信和协调的、易于管理的系统。多智能体协同控制系统在表达实际系统时，通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的机构、功能及行为特性。多智能体系统控制具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体协同控制系统解决实际应用问题，具有很
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2024-01-10 14:30:06
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（1）背景
Swarm是美国新墨西哥州的桑塔费研究所（The Santa Fe Institute，SFI）1994年起开发的一个面向对象程序设计（OOP）的多智能体仿真软件工具，是一种基于复杂适应系统（complex adaptive system，CAS）发展起来的支持“自下而上”或称“基于过程”的建模工具集。
SFI开发Swarm的目的是通过科学家和软件工程师的合作制造一个高
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2024-05-17 12:25:00
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使用 LangChain 等 Python 工具，可以更轻松地实现多智能体系统，从而创建超越简单自动化的智能系统。译自Collaborative Intelligence in Multiagent Systems With Python，作者 Oladimeji Sowole。近年来，大型语言模型 (LLM)通过生成类似人类的文本、解决复杂问题和自主执行任务，重新定义了人工智能的能力。然而，随着
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2024-10-20 00:16:13
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第1章-多智能体系统1.1 多智能体系统简介1.2 多智能体系统一致性1.3 一致性问题应用领域1.4 一致性问题进展与发展1.1 多智能体系统简介本章主要介绍了多智能体系统的相关概念，包括什么是多智能体系统？多智能体的关键组成部
原创
2022-07-17 00:04:25
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本文提出了一种面向智能体的规划框架，旨在通过多智能体系统有效分解用户查询并分配子任务，从而提高在复杂现实问题上的解决能力，确保解答的可解性、完整性和非冗余性。1 面向智能体的规划智能体框架的设计原则·可解性 (Solvability)：确保每个子任务可以由至少一个智能体独立解决，从而保证输出的可靠性。·完整性 (Completeness)：确保所有必要的信息都被纳入到子任务中，
# Python 多智能体系统建模指南
多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）是人工智能和计算机科学中的一个重要分支。它关注的是如何创建和管理多个智能体，以使其能够共同协作或竞争完成某些任务。作为一名刚入行的小白，理解和实现一个简单的多智能体系统模型是一个很好的起点。本文将带领你一步一步地构建一个简单的多智能体模型。
## 流程概述
下面是构建多智能体系统的一般步骤：
原创
2024-09-23 06:08:30
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概述：流程；框架：闭源：Manus、Magentic-One、Jenius、Vertex AI、Replit Agent；开源：LangGraph、OpenManus、CrewAI、AutoGen、Swarm、Phidata/Agno、Suna、Langflow、CodeFuse-muAgent。
基于深度学习的多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）是指通过多个智能体（agents）之间的协作或竞争来完成复杂任务的系统。这些智能体通过深度学习和强化学习技术进行学习和决策，广泛应用于机器人协作、自动驾驶、分布式控制和游戏AI等领域。
1. 任务和目标
多智能体系统的主要任务和目标包括：
协同合作：多个智能体通过合作共同完成复杂任务。
竞争策略：智能体之间相互竞争，提高
为了应对实际环境中复杂的场景，多个智能体协作研究成为了必经之路。但当系统规模较大时，集中制方法不足以满足要求。基于自组织系统控制的多智能体集群研究具备完成复杂任务的能力。机器人实验是智能体集群研究必要手段进行智能体集群研究时，通过不同设计方法建立的机器人系统能否实现预期的行为是衡量该系统性能的依据，主要通过三种方法进行验证：动力学模型、计算机仿真及机器人实验。动力学模型通过随机过程及动力学方法等理
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2024-01-31 11:15:18
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概述；Agno：实战；OWL；AgentScope：架构、对比LangGraph、其他；Agent Squad：架构、实战。
一个MAS的仿真项目的总体设计框架，从最底层的设计开始，总结一个大体的设计思路。首先确定CS结构的模式，Server发送并且接受来自Client的通讯消息，确定双方的通讯内容和格式，以msg代表双方的交流信息。Server和Client之间通过UDP进行信息交互。MAS系统中Agent智能体是单独存在的个体，每个Clinet上运行一个单独的Agent个体。Client主要负责与Server之间的通
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2024-08-27 13:27:04
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智能体：能够独立进行决策和行动的实体。交互：智能体之间交换信息和共享资源的过程。协作：智能体之间通过交互实现
多智能体系统（Multi-Agent Systems，MAS）作为人工智能领域的一个重要分支，旨在研究多个智能体之间的交互、协
机构投资行为在金融市场中占据着重要地位，其决策和操作会对市场的稳定性、资产价格等产生显著影响。本研究的目的是利用多智能体系
多智能体系统（Multi - Agent System，MAS）由多个自主智能体组成，这些智能体通过交互和协作来完成特定任务。在许多实际应用场景中，如机
项目概述Agno是一个轻量级Python框架，专为构建多智能体系统(MAS)而设计。它支持开发具有不同能力级别的智能体：基础工具代理知识增强代理记忆与推理代理团队协作代理确定性工作流代理框架提供完整的开发生态，包括知识管理、工具集成、向量数据库支持和可视化Playground。核心特性多级智能体架构：支持从简单工具调用到复杂团队协作的5个开发级别知识管理：内置20+知识源连接器(网页/PDF/CS
Agno是一个全栈框架，用于构建具有记忆、知识和推理能力的多智能体系统。支持从基础工具代理到复杂工作流的5个智能体级别开发，提供丰富的知识管理、工具集成和向量数据库支持。
随着人工智能从单体智能向群体智能演进，多智能体系统（MAS）成为支撑复杂场景智能决策的核心技术。本文旨在构建从理论
文章目录5. 系统合并5.1 一阶一维系统5.2 一阶二维系统5.2.1 方式一5.2.2 方式二5.3 二阶一维系统5.3.1 方式一5.3.2 方式二5.4 二阶二维系统5.4.1 方式一5.4.2 方式二【控制】多智能体系统总结。
原创
2022-04-28 21:41:35
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