AgentVerse-一个用于搭建多智能体交互平台的框架

AgentVerse介绍

AgentVerse 提供了一个多功能的框架，简化了为大型语言模型（LLMs）创建自定义多智能体环境的过程。旨在快速、低成本的开发和定制，我们的框架赋能研究人员专注于他们的研究，而不被实现细节所困扰。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2308.10848.pdf

GitHub链接：https://github.com/OpenBMB/AgentVerse

AgentVerse特点

? 高效的环境构建: 我们的框架提供了一系列基础构建模块，轻松创建多智能体环境。只需在配置文件中写入几行，你就可以轻松建立如LLMs的聊天室这样的基础环境。这个过程包括为LLMs定义环境的设置和提示，使像你这样的研究者能够专注于实验和分析。

⚙️ 可定制组件: AgentVerse通过将多智能体环境分为五个功能模块并定义其各自的接口来简化它。对于不能直接使用AgentVerse提供的基本模块构建的复杂环境，你可以定制这五个功能模块中的一个或多个接口，根据你的要求高效地创建自己的多智能体环境。

? 工具(插件)利用: AgentVerse支持多智能体环境的工具。目前，AgentVerse支持BMTools中提供的工具。

AgentVerse原理

AgentVerse框架的关键阶段包括专家招募、协同决策、行动执行和评估。在专家招募阶段，框架自动招募专家，动态生成专家描述，然后根据不同的描述提示和目标来组建多个不同的智能体群组。这种动态调整使得框架能够根据当前状态动态构建最有效的多智能体群组，以便在后续决策和行动执行中取得更好的结果。

协同决策阶段涉及将专家智能体聚集起来进行协同决策。框架提供了两种经典的沟通结构:横向沟通和纵向沟通。横向沟通鼓励智能体之间的相互理解和协作，适用于需要创造性想法或大量协调的场景。而纵向沟通涉及职责分工，适用于需要迭代完善决策的场景。

行动执行阶段涉及智能体执行指定的动作，根据环境状态的更新来调整行动。最后，评估阶段使用奖励反馈机制评估当前状态与期望目标之间的差距，并为下一轮的专家组构建提供反馈和建议。

AgentVerse的实验结果表明，在多智能体群组中，性能明显优于单个智能体。研究人员使用多个语言模型进行了定量实验，涵盖了对话能力、数学计算能力、逻辑推理能力和编码能力等四个方面。这些实验结果验证了AgentVerse框架的有效性和潜力，特别是在复杂任务和实际应用中。

总的来说，AgentVerse是一个创新的多智能体框架，有助于提高多个大型语言模型之间的协作，从而在各种任务中提高效率和性能。这一框架的发展对于推动自然语言处理和人工智能领域的研究和应用具有重要意义。

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