2024 年，我花了相当一部分时间在研究多智能体系统，主要是 AutoGen，一个用于构建 AI 应用的 OSS 框架，并为此写了一本书《Multi-Agent Systems with AutoGen》。
近年来，基于大型语言模型（LLMs）的多智能体系统（MAS）已成为人工智能领域的研究热点。
目前，这一领域发展迅速，但现有综述多聚焦于单智能体的架构、特定能力或多智能体系统的某些方面，尚缺乏从个体到社会模拟的系统性回顾。因此，本文试图填补这一空白，为该领域提供全面的概述。
多智能体系统，可自动化整个 ML 工作流程，节省数千小时工时。
本文将带你构建一个多智能体新闻助理，利用 OpenAI 的 Swarm 框架和 Llama 3.2 来自动化新闻处理工作流。在本地运行环境下，我们将实现一个多智能体系统，让不同的智能体各司其职，分步完成新闻搜索、信息综合与摘要生成等任务，而无需付费使用外部服务。
「多智能体系统」是人工智能领域最热门的流行词之一，也是开源框架 MetaGPT 、 Autogen 等研究的焦点。 但是，多智能体系统就一定是完美的吗 近日，来自卡内基梅隆大学的副教授 Graham Neubig 在文章《Don't Sleep on Single-agent Systems》中强调了单智能体系统也不可忽视。
近日，由北京大学人工智能研究院杨耀东课题组牵头完成的研究成果 ——「大规模多智能体系统的高效强化学习」在人工智能顶级学术期刊 Nature Machine Intelligence 上发表。
假如你目前正在使用和研究类似CAMEL的多智能体系统，现在已经有了扮演研究者的Agent和负责写论文的Agent，再添加一个事实核查Agent会改善结果吗？
