一、这篇文章的核心思想1、提出了可以应用在三维图像（volume）上的编码器-解码器（Encoder-Deconder architecture）结构的网络。基本结构和U-Net是很类似的。2、改进了损失函数（loss function），以解决图像分割任务中，前景（foreground）与后景（background）比例不平衡带来的问题。二、V-Net从上图中可以清楚的看到这个网络的结构，这里对
multi-agent读书笔记 （一） ———Fundamentals of Multiagent Systems with NetLogo Examples by Prof. Jose M Vidal读书笔记 （二） ———Fundamentals of Multiagent Systems with NetLogo Examples by Prof. Jose M Vidal...
原创
2022-10-28 13:53:37
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多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是一种由多个自主的、交互式的智能体组成的计算系统，这些智能体能够通过相互协作来完成特定的任务或解决复杂的问题。每个智能体都是一个独立的实体，具有自己的目标、知识和行为能力，并且能够在没有中央控制的情况下与其他智能体进行通信和协调。
多智能体系统的主要特点
自主性：每个智能体都能够独立地做出决策并执行任务，不需要持续的人为干预。
分布性
原创
2024-10-28 13:02:20
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多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是一种由多个自主的、交互式的智能体组成的计算系统，这些智能体能够通过相互协作来完成特
多智能体系统 (MAS) 由多个人工智能 (AI) 智能体组成，它们共同代表用户或其他系统执行任务。 MAS 中的每个代理都具有各自的属性，但
I’ll help you implement a complete multi-Agent MCP system using Express, Node.js, and TypeScript. Let’s first understand what we need to build and th
随着人工智能技术的不断发展，基于大语言模型（LLM, Large Language Model）的多智能体系统（Multi-Agent Sy
原创
2024-06-26 15:26:46
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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。
multi-agent-orchestrator 是aws 开源的多agent 调度框架 包含的特性 多agent 调度 多语言支持，目前支持python 以及typescript
On constructing Lyapunov functions for multi-agent systems1. Introduction2. Prelimi
原创
2022-04-18 17:24:21
99阅读
% 本文参照文献：Flocking for Multi-Agent Dynamic Systems:Algorithms and Theoryclear;close all;clc;%% Parameters 初始化参数num
原创
2022-10-10 15:20:08
165阅读
On constructing Lyapunov functions for multi-agent systems1. Introduction2. PreliminariesLemma 1 ([Qu, 2009]()).3. Constructing Lyapunov functions on graphsProposition 1 (Qu,2009; Zhang et al.,2012)1. Introduction2. PreliminariesThe next result is the w
原创
2021-08-10 14:42:37
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概述；Agno：实战；OWL；AgentScope：架构、对比LangGraph、其他；Agent Squad：架构、实战。
成高效的任务处理闭环，支持智能任务分解和动态优化，显著提升了复杂场景下的AI处理能力。（148字）
引言
在当今高度互联和复杂多变的世界中，单一的智能体或系统往往难以应对日益增长的任务需求和环境挑战。多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）作为一种新兴的信息处理模式，通过多个自主、交互式的智能体协同工作，能够更高效地解决复杂问题，提高系统的灵活性和鲁棒性。MAS不仅在学术界引起了广泛关注，也在实际应用中展现出巨大的潜力。从人工智能与机器人技术到经济与商业，从交通管理到医疗健
原创
2024-10-28 12:58:50
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摘要（148字） DeerFlow作为开源多智能体框架，通过coordinator、planner、research_team和reporter四类Agent协同解决复杂任务。coordinator处理基础交互并分流请求；planner严格评估信息完整性，决定是否启动research_team深度研究；研究员通过工具链执行检索与综合分析；最终由reporter生成报告。其核心在于动态分工机制——planner的"has_enough_context"判断触发不同工作流，而研究员的提示词设
一、引言 多智能体强化学习的标准模型： 多智能体产生动作a1，a2.....an联合作用于环境，环境返回当前的状态st和奖励rt。智能体接受到系统的反馈st和ri，根据反馈信息选择下一步的策略。 二、重复博弈 正规形式博弈 定义：正规形式的博弈是一个元组(n,A1,...,n,R1,...,n) n ...
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2021-10-11 20:37:00
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三、顺序博弈 马尔可夫博弈中的强化学习 值迭代 在多智能体Q学习方法中，智能体不是简单地学习估计每个状态动作对的Q(s,a)，而是给出采取联合动作 状态s中的动作α= a1,...,an来估计Q(s,a)。智能体对其在州s中采取行动时将获得的未来奖励没有一个单一的估计。在学习过程中，agent选择一 ...
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2021-10-12 22:37:00
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多智能体系统是一种由多个自主的、交互式的智能体组成的计算系统，这些智能体能够通过相互协作来完成特定的
Multi-Agent LLM Collaboration: A Comprehensive Survey 主要探讨了基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（M
