概述在我之前的工作中，我自己总结了一些多智能体强化学习的算法和通俗的理解。首先，关于题目中提到的这三个家伙，大家首先想到的就是强化学习的五件套：状态：s奖励：r动作值：Q状态值：V策略：多智能体强化学习（Multi agent RL，MARL）考虑的是多智能体的协作，在MARL中我们还可以见到这些元素的影子。 简单的讲，MARL考虑的是每个agent的模型之间的特征通信和训练一个全局的动作值Q，其
完成下面这个有趣的实验，你所需要的东西有：1.路由器（能够形成局域网，且电脑已用网线连接）2.一个智能音箱（本教程使用的是亚马逊 Echo Dot 2）3.主板支持wake on lan (大部分都支持)4.一个树莓派原理流程图如下：接下里将按照这个流程图进行讲解，首先是智能音箱和树莓派的连接，我们需要让树莓派发出信号，让智能音箱将其认作是智能家居并连接。由于我使用的是亚马逊的智能音箱，因此我选择
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2024-02-27 10:01:27
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MESA安装向导——Win 7专业版（其它平台操作大同小异）一、数据库（sql server 2005 express）安装这个软件在微软官方下了几遍都不好用。不知道是我机器的问题还是其他原因。后来在：http://www.duote.com/soft/27453.html下的，下载完成里边有两个安装文件，先安装sqlserver2005_SSMSEE.msi,这个安装不能更改默认的安装路径，不用
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2024-05-10 17:25:41
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回顾 在我之前的文章中，我解释过 Mesa 是一个用于 OpenGL 驱动程序开发的框架。因此，它提供了可由多个驱动程序实现重用的代码。当然，此代码与硬件无关，但可以将驱动程序开发人员从做大部分工作中解放出来。该框架还为开发人员提供了钩子函数，用以添加处理实际硬件的代码。这种设计允许多个驱动程序共存并共享大量代码。我还解释说，在 Mesa 提供的各种驱动程序中，我们可以找到利用特定 GPU 的硬件
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2024-02-24 19:25:44
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本文探讨了大语言模型驱动的多智能体系统架构设计。首先分析了单智能体系统的局限性，如工具过多、上下文复杂等问题，进而提出通过多智能体分解任务以提升效率。文章详细介绍了七种主要的多智能体架构模式：并行模式（独立执行任务）、顺序模式（链式处理）、循环模式（迭代改进）、路由模式（按类别分发）、聚合模式（结果合成）、网络模式（去中心化协作）和监督者模式（集中控制）。针对每种模式提供了Python代码示例和适用场景分析，并比较了不同架构的优缺点。此外，文章还深入讨论了智能体间的通信机制选择，包括状态共享与工具调用的权衡
1. 简介近些年，多个移动智能体的运动规划问题成为一个越来越受关注的问题。无论在机器人领域，还是在视频游戏等多个其他领域，该问题都有很多的影响。解决这类问题的一个普遍思路是进行持续的导航。这些方法通常包括一个持续的“感知——行动”循环，在每个循环中，智能体通过感知模块观察周边环境，并通过行动模块进行移动。在这个过程中，全局路径规划和局部碰撞避让往往是解耦的。因此，局部避障技术成为解决这类问题的关键
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2023-11-05 22:16:29
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目录监督学习最小二乘（LS）估计递归最小二乘（Recursive LS）最小均方（LMS）随机逼近法单智能体强化学习值函数（the value function）马尔可夫决策过程（Markov Decision Processes，MDP） 传统的自适应控制着重于介绍模型参考自适应控制的传统方法和使用 Lyapunov 技术的非线性自适应控制。当前适应性和学习系统的内容中更强调强化学习的思想。其
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2024-05-28 13:03:13
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AI智能体技术正经历快速发展，从早期的简单对话机器人演进为能够自主规划、执行复杂任务的多模态系统。本次将对市面上功能较为完善的智能体平台进行系统分析，从通用型、垂直领域、开源/免费工具三个维度，对比它们的功能完善度、技术能力、易用性、成本结构和数据隐私政策，并附上试用平台跳转地址及使用建议。 通用型 ...
# 智能体与Java编程
## 引言
在当今的科技时代，智能体（Intelligent Agents）逐渐成为各个领域的重要组成部分。智能体是一种能够感知其环境并采取行动以实现特定目标的系统。在本文中，我们将探讨智能体的基本概念，并通过Java编程语言展示如何实现简单的智能体。我们将简要阐述智能体的工作原理、应用场景，并提供一段代码示例。
## 什么是智能体？
智能体是一种自主的实体，它可
https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/blob/main/README_zh.md https://github.com/camel-ai/owl/blob/main/README_zh.md https://docs.camel-ai.org/key_
聚类算法聚类算法与分类算法的区别如下所示：聚类算法可以应用于寻找优质客户、社区发现、异常点监控等方面。K-Means简介K-Means算法是最简单的聚类算法，核心思想是以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新个聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。K-Means算法的具体过程如下所示：先从没有标签的元素集合A中随机取K个元素，作为K个子集各自的重心。分别计算剩
The above figure shows the main components of Mesos. Mesos consists of a master daemon that manages agent daemons running on each cluster node, and Mesos frameworks that run tasks on these agents.上面的图
人类对未知领域总是充满好奇和敬畏。因为好奇，所以不断探索，因为敬畏，所以小心谨慎。 谈到人工智能，已经不仅仅是停留在智能手机、家用电器这个层次，要知道，人工智能的作用，不仅仅是为了方便生活，它还有一个重要的使命，那就是，帮助人类，完成对未知领域的探索。 随着人工智能的不断发展，机器人对于人类来说已经不再是一个稀奇的事务，商场里、银行中，随处都可能见到机器人的身影，但是，一个机器
1 背景多智能体系统（MAS）在解决复杂问题中具有重要地位，然而大多数的MAS内部agent的通讯都是通过定义实现的，即if-else的规则集，这样不仅对于不同的MAS要重新定义，而且也难以获得最优的通讯定义方式。利用“万物皆可one layer”的思想，Sainbayar Sukhbaatar提出了针对完全合作任务的CommNet网络，实现了通过训练的方式进行定义agent间的通讯过程。 论文原
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2023-12-24 13:34:28
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Mesa驱动是一个开源的图形驱动库，它为Linux平台上的图形渲染提供了支持。本文将介绍Mesa驱动的基本概念和使用方法，并提供一些代码示例来说明其用法。
## Mesa驱动的概念
Mesa是一个基于OpenGL标准的图形渲染库，它提供了一套API（应用程序编程接口），使开发者能够在不同的硬件平台上进行图形渲染。Mesa驱动则是Mesa库在Linux平台上的实现，它为Linux系统提供了对图形
原创
2024-01-19 19:21:34
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## OpenHarmony Mesa
OpenHarmony Mesa是一种在OpenHarmony操作系统上使用的框架，它提供了一种简单而强大的方式来开发应用程序。本文将介绍OpenHarmony Mesa的基本概念和使用方法，并附带一些代码示例来帮助读者更好地理解。
### 什么是OpenHarmony Mesa？
OpenHarmony Mesa是一个用于在OpenHarmony操作
原创
2024-01-15 21:08:26
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Ubuntu使用PPA源安装及相关概念的了解如何在Ubuntu中添加到PPA的软件源Ubuntu apt PPA源的定义及相关操作（搜索线上PPA源、查看本地PPA源、添加、修改、删除）(**)What are Ubuntu Repositories? How to enable or disable them? https://itsfoss.com/ubuntu-repositor
OpenGL2.0及以上版本中gl，glut，glew，glfw，mesa等部件的关系一、OpenGLOpenGL函数库相关的API有核心库(gl)，实用库(glu)，辅助库(aux)、实用工具库(glut)，窗口库(glx、agl、wgl)和扩展函数库等。gl是核心，glu是对gl的部分封装。glx、agl、wgl 是针对不同窗口系统的函数。glut是为跨平台的OpenGL程序的工具包，比aux
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2024-07-09 20:42:09
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多智能体系统(MAS)纵览===================================================Part 11.介绍分布式人工智能(DAI)DAI算法根据下述三种方法划分为三个类别：①平行AI：并行解决问题；②分布式解决问题：划分为子问题；③多智能体系统：智能体与邻近智能体或与环境互动来学习上下文或动作 ===============================
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2024-03-29 13:38:03
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多智能体集群是一种技术，它可以将多个智能体(也称为经验代理)结合起来，以形成一个智能体的集合。每个智能体都可以独立地根据其自身的感知能力，决策能力和行为能力来构建行为。这种技术可以被用于解决许多复杂的问题，比如智能系统、人工智能、机器学习和推理等。多智能体集群的构建通常包括许多元素，例如每个智能体的感知能力、决策能力、行为能力、环境接口(它们可以与环境进行交互)以及学习机制(可以从环境中获取知识)
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2023-07-31 11:25:08
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