論文の概要: AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14034v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 04:11:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-23 17:31:11.453868
- Title: AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform
- Title(参考訳): AgentScope: 柔軟でロバストなマルチエージェントプラットフォーム
- Authors: Dawei Gao, Zitao Li, Weirui Kuang, Xuchen Pan, Daoyuan Chen, Zhijian
Ma, Bingchen Qian, Liuyi Yao, Lin Zhu, Chen Cheng, Hongzhu Shi, Yaliang Li,
Bolin Ding, Jingren Zhou
- Abstract要約: AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
堅牢で柔軟なマルチエージェントアプリケーションを目指して、AgentScopeはビルトインとカスタマイズ可能なフォールトトレランスメカニズムを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.61478569048477
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid advancement of Large Language Models (LLMs), significant
progress has been made in multi-agent applications. However, the complexities
in coordinating agents' cooperation and LLMs' erratic performance pose notable
challenges in developing robust and efficient multi-agent applications. To
tackle these challenges, we propose AgentScope, a developer-centric multi-agent
platform with message exchange as its core communication mechanism. Together
with abundant syntactic tools, built-in resources, and user-friendly
interactions, our communication mechanism significantly reduces the barriers to
both development and understanding. Towards robust and flexible multi-agent
application, AgentScope provides both built-in and customizable fault tolerance
mechanisms while it is also armed with system-level supports for multi-modal
data generation, storage and transmission. Additionally, we design an
actor-based distribution framework, enabling easy conversion between local and
distributed deployments and automatic parallel optimization without extra
effort. With these features, AgentScope empowers developers to build
applications that fully realize the potential of intelligent agents. We have
released AgentScope at https://github.com/modelscope/agentscope, and hope
AgentScope invites wider participation and innovation in this fast-moving
field.
- Abstract(参考訳): 大規模言語モデル(llm)の急速な進歩により、マルチエージェントアプリケーションでは大きな進歩が見られた。
しかしながら、エージェントの協調とllmsのエロティックなパフォーマンスの複雑さは、堅牢で効率的なマルチエージェントアプリケーションを開発する上で顕著な課題をもたらす。
これらの課題に対処するために,メッセージ交換をコア通信機構とする開発者中心のマルチエージェントプラットフォームであるAgentScopeを提案する。
豊富な構文ツールや組み込みリソース、ユーザフレンドリなインタラクションとともに、私たちのコミュニケーションメカニズムは、開発と理解の障壁を大幅に削減します。
堅牢で柔軟なマルチエージェントアプリケーションに向けて、AgentScopeはビルトインとカスタマイズ可能なフォールトトレランスメカニズムを提供し、マルチモーダルデータ生成、ストレージ、トランスミッションのためのシステムレベルのサポートも備えている。
さらに、ローカルおよび分散デプロイメント間の変換を容易にし、余分な労力なしで自動並列最適化を可能にするアクタベースの分散フレームワークを設計する。
これらの機能により、AgentScopeは開発者がインテリジェントエージェントの可能性を完全に実現できるアプリケーションを構築することができる。
我々はAgentScopeをhttps://github.com/modelscope/agentscopeでリリースしました。
関連論文リスト
- AgentLite: A Lightweight Library for Building and Advancing
Task-Oriented LLM Agent System [91.41155892086252]
LLMエージェントの研究を簡略化する新しいAIエージェントライブラリであるAgentLiteをオープンソースとして公開する。
AgentLiteは、タスクを分解するエージェントの機能を強化するために設計されたタスク指向フレームワークである。
我々は,その利便性と柔軟性を示すために,AgentLiteで開発された実用アプリケーションを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T06:25:20Z) - Affordable Generative Agents [17.564711490225612]
本研究では,エージェント環境とエージェント間の両方のレベルにおいて,信頼性と低コストのインタラクション生成を可能にするフレームワークを開発する。
複数の環境における大規模な実験により,提案手法の有効性と有効性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T06:16:28Z) - Dynamic LLM-Agent Network: An LLM-agent Collaboration Framework with
Agent Team Optimization [59.39113350538332]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは幅広いタスクで有効であることが示されており、複数のLLMエージェントを組み込むことで、その性能をさらに向上することができる。
既存のアプローチでは、固定されたエージェントセットを使用して静的アーキテクチャで相互に相互作用する。
我々は、推論やコード生成といった複雑なタスクにおいて、LLM-agentコラボレーションのためにDynamic LLM-Agent Network(textbfDyLAN$)というフレームワークを構築します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T16:05:48Z) - AutoAgents: A Framework for Automatic Agent Generation [30.6362151885679]
AutoAgentsは、さまざまなタスクに応じてAIチームを構築するために、複数の専門エージェントを適応的に生成し、コーディネートする革新的なフレームワークである。
各種ベンチマーク実験により,AutoAgentsは既存のマルチエージェント手法よりも一貫性と正確な解を生成することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-29T14:46:30Z) - Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents [98.91085725608917]
我々は、言語エージェントを人工知能への有望な方向と見なしている。
Agentsはオープンソースライブラリで、これらの進歩を広く非専門的な聴衆に開放することを目的としています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:18:25Z) - AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring
Emergent Behaviors [93.38830440346783]
本稿では,その構成をより高機能なシステムとして協調的に調整できるマルチエージェントフレームワークを提案する。
実験により,フレームワークが単一エージェントより優れたマルチエージェントグループを効果的に展開できることが実証された。
これらの振舞いの観点から、我々は、ポジティブなものを活用し、ネガティブなものを緩和し、マルチエージェントグループの協調可能性を改善するためのいくつかの戦略について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T16:47:11Z) - Gentopia: A Collaborative Platform for Tool-Augmented LLMs [21.09079715807735]
簡単な構成でエージェントを柔軟にカスタマイズできる拡張言語モデル(ALM)フレームワークであるgentopiaを提案する。
我々はまた、ユーザカスタマイズエージェントの登録と共有を可能にするパブリックプラットフォームであるgentpoolを構築した。
ジェントプールの不可欠なコンポーネントであるgentbenchは、安全性、堅牢性、効率性など、さまざまな面でユーザカスタマイズエージェントを徹底的に評価するように設計されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T04:12:29Z) - Multi-Agent Collaboration: Harnessing the Power of Intelligent LLM
Agents [0.0]
本稿では,マルチエージェントシステムのパワーを活用した大規模言語モデル(LLM)の能力向上のための新しいフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,複数の知的エージェントコンポーネントがそれぞれ特有な属性と役割を持つ協調環境を導入し,複雑なタスクをより効率的に効率的に処理する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T23:55:37Z) - Phantom -- A RL-driven multi-agent framework to model complex systems [1.0499611180329804]
Phantomは複雑なマルチエージェントシステムのエージェントベースのモデリングのためのRL駆動のフレームワークである。
MARL互換の方法でABM仕様を簡素化するツールを提供することを目標としている。
これらの特徴,その設計根拠,およびフレームワークを活用した2つの新しい環境について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T08:37:38Z) - Multi-agent Deep Covering Skill Discovery [50.812414209206054]
本稿では,複数エージェントの結合状態空間の予測被覆時間を最小化し,マルチエージェントオプションを構築するマルチエージェントDeep Covering Option Discoveryを提案する。
また、MARLプロセスにマルチエージェントオプションを採用するための新しいフレームワークを提案する。
提案アルゴリズムは,アテンション機構とエージェントの相互作用を効果的に把握し,マルチエージェントオプションの同定に成功した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T00:40:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。