编者按: 当前 AI 技术发展日新月异,多智能体框架如雨后春笋般涌现。如何在 AutoGen、LangGraph、CrewAI 等众多框架中做出正确选择,找出那一个真正适合你需求的多智能体框架?本文作者通过对五大多智能体 AI 框架的比较,提出了一个关键观点:不同的 AI 框架适用于不同的场景和需求,选择的关键在于精准匹配项目特点和技术路线。作者 | Mehul Gupta编译 | 岳扬            
                
         
            
            
            
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            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)            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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
                            
                                70阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            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
                            
                                82阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            介绍了如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统,深入探讨了 Agent 间的异步通信、上下文隔离、状态恢复与任务编排机制,并通过实际案例展示如何利用 RocketMQ 实现 Multi-Agent 的任务调度。 ...            
                
         
            
            
            
            介绍了如何基于 Apache RocketMQ 新特性构建异步化 Multi-Agent 系统,深入探讨了 Agent 间的异步通信、上下文隔离、状态恢复与任务编排机制,并通过实际案例展示如何利用 RocketMQ 实现 Multi-Agent 的任务调度。            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            2025 年是 AI Agent 的元年,我们团队历时 3 个多月,现正式开源Multi-Agent AI 框架,欢迎各位园友前往 GitHub Fork、Star 或提交 PR,共同打造 aevatar.ai 生态。            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            AOP实例(通过Proxy代理模式)     Spring AOP使用纯java实现,不需要专门的编译过程和类装载器,它在运行期间通过代理方式向目标类织入增强代码,它更侧重于提供一种和Spring IoC容器整合的AOP实现,在Spring中,我们可以无缝的将AOP,IoC,AspectJ整合在一起。 Spring AOP使用了两种代理机制:一种是基于JDK            
                
         
            
            
            
            https://mp.weixin.qq.com/s/30bMlEXlg4JjrHp9VuyVNg            
                
         
            
            
            
            AI Agent 详细讲解:定义篇定义核心:AI Agent 是一个能理解人话、生成回答并自动干实事的智能体,像人类助手一样协调复杂任务的关键桥梁。用大白话解释这句话:理解人话:不用代码指令,直接说“帮我订一张明天去上海的机票”,它能听懂。生成内容:不仅能说“好的”,还会给你行程建议、预算表等。执行行动:真帮你订好票,不用你动手。关键纽带:把零散的工具(查天气、订票、算钱)组合成一条龙的智能服务。            
                
         
            
            
            
            随着生成式AI的广泛应用,伦理问题和政策法规将变得越来越重要。如何确保AI的公平性、安全性和隐私保护,将是未来发展的重要课题。            
                
         
            
            
            
            AI Agent可以理解为一个智能体,包括感知模块、规划决策模块和行动模块,类似于人类的五官、大脑和肢体。它能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-02 11:27:10
                            
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            AI Agent 可以根据不同的标准进行分类,以下是一些常见的分类方式。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-10 14:53:25
                            
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            AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,、视频教程、实战学习、面试题等,资料免费分享!            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-10-28 16:42:33
                            
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            “ AI Agent的核心是推理规划能力,其次才是函数调用和记忆能力;但三者又缺一不可。”最近发现有些人还不了解什么是AI Agent,或者是