统一20+多智能体方法，MASLab震撼发布
统一20+多智能体方法，MASLab震撼发布为了推动该领域加速健康发展，由上海交通大学、上海 AI 实验室、牛津大学、普林斯顿大学、Meta 等十个机构联合推出的 MASLab，带来首个统一、全面、研究友好的大模型多智能体系统代码库：
来自主题: AI技术研报
8578 点击 2025-06-13 15:31
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为了推动该领域加速健康发展，由上海交通大学、上海 AI 实验室、牛津大学、普林斯顿大学、Meta 等十个机构联合推出的 MASLab，带来首个统一、全面、研究友好的大模型多智能体系统代码库：
多AI智能体系统的复杂构建与优化，长期以来是用智能体解决科研问题和场景落地的瓶颈。来自英国格拉斯哥大学的研究团队发布了全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX，通过引入自我进化机制，打破了传统多智能体系统在构建和优化中的限制！
多智能体系统成功锁定
在生成式AI和多智能体系统迅速发展的当下，谁能率先解决“可信度”和“可控性”问题，谁就能真正把AI带入生产级别的商业落地。英国AI创业公司 Portia AI，正是在这个方向上突围的代表。
多智能体系统分布式共识优化的一系列研究来了！
这两年，AI 领域最激动人心的进展莫过于大型语言模型（LLM）的崛起，LLM 展现了惊人的理解和生成能力。
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。