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multi agent是什么

Answer

多智能体（Multi-agent）是指多个相互作用的智能体组成的系统。在人工智能领域，多智能体系统具有广泛的应用。例如，在供应链中，不同经济运营商之间的责任分配存在不确定性。就我国相关规范而言，服务提供者往往是主要责任主体。而在《人工智能法案》中，人工智能系统供应链的参与主体更为细化，包括提供者、部署商、授权代表、进口商和分发商等，它们被统称为“运营者”。2023 年《AI 法案》折衷草案在法律义务分配设计上，特别是对于高风险人工智能系统，提供者和部署商将承担主要义务。其中，提供者承担最广泛的合规义务，包括建立风险管理制度和质量管理制度等，涵盖人工智能系统生命周期的事前和事后环节；部署商的义务则主要集中于确保对高风险人工智能系统的人工监督和日常检测义务，主要覆盖人工智能生命周期的事中环节。

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References

【非官方解读】全球人工智能治理大变局之欧盟人工智能治理 监管框架评述及启示

人工智能系统从研发到投放市场涉及多个主体，特别是当委托代理或授权关系进行介入的情况下主体之间的关系将更为复杂。就我国的相关具体人工智能规范而言，服务提供者往往是主要的责任主体。在《人工智能法案》中，人工智能系统供应链的参与主体更为细化，具体包括提供者、部署商、授权代表、进口商和分发商，它们被统称为“运营者”。2023年《AI法案》折衷草案在法律义务分配设计上，特别是对于高风险人工智能系统，提供者，其次是部署商，将承担主要的义务（Art16）。其中，提供者将承担最广泛的合规义务，包括建立风险管理制度和质量管理制度等，涵盖人工智能系统生命周期的事前和事后环节。而部署商的义务则主要集中于确保对高风险人工智能系统的人工监督和日常检测义务，主要覆盖人工智能生命周期的事中环节（Art29）。

【05】衣服DIY！在线生图定制自己的T恤衫

#主体：形象（长毛金吉拉猫、美国短毛银渐层猫、柴犬、哈士奇）描述（可爱的、帅的、开心的、快乐）五官（圆圆的青色大眼睛）动作（看着镜头、耸立）

质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期

•🔥Vision-Language Models for Vision Tasks:A Survey•🔥Visual Instruction Tuning towards General-Purpose Multimodal Model:A Survey•🔥ViTs are Everywhere:A Comprehensive StudyShowcasing Vision Transformers in Different Domain•🔥Multimodal Foundation Models:From Specialists to General-Purpose Assistants•Vision-Language Pre-training:Basics,Recent Advances,and Future Trends•An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale•COGVLM:VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE MODELS•CogAgent:A Visual Language Model for GUI Agents•AppAgent:Multimodal Agents as Smartphone Users•Gemini:A Family of Highly Capable Multimodal Models•Qwen-VL:A Versatile Vision-Language Model for Understanding,Localization,Text Reading,and Beyond•arxiv:ChatVideo:A Tracklet-centric Multimodal and Versatile Video Understanding System•arxiv:Video Understanding with Large Language Models:A Survey•arxiv:Vid2Seq:Large-Scale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning•CSDN博客：视频理解多模态大模型（大模型基础、微调、视频理解基础）•CSDN博客：逐字稿| 9视频理解论文串讲（下）【论文精读】_视频理解论文串讲（下）•Youtube:Two-stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos•arxiv:Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?•Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision•李沐论文精读系列二：Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer_李沐讲vit-CSDN博客•Twelve Labs is building models that can understand videos at a deep level•Google MUM相关内容：venturebeat.com、blog.research.google•Scaling multimodal understanding to long videos

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agent和bot的区别
Agent 和 Bot 的区别主要体现在以下几个方面： 1. 功能和任务：Bot 通常具有较为特定和有限的功能，如在单机剧本杀中充当主持人、引导玩家等。而 Agent 不仅能执行特定任务，还可能具备推理、创新等更复杂的能力。 2. 复杂程度：Agent 往往比 Bot 更复杂，能够处理更广泛和复杂的任务和情境。例如，在 Coze 平台上，Agent 分为单 Agent 模式和多 Agent 模式，可协作完成复杂任务。 3. 自主性和智能水平：Agent 通常具有更高的自主性和智能水平，能够根据环境和条件自主决策和行动。而 Bot 可能更多地依赖预设脚本和关键词匹配。 在一些场景中，如 Coze 平台，Bot 实际上指的就是 Agent。但总体来说，Agent 在功能和智能程度上相对更强大和灵活。
2025-01-15
有没有multi agent相关项目可以推荐一下吗
以下是为您推荐的一些与 multi agent 相关的项目： 1. 《Multi Agent 策略架构基础（1）》：https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvunQZGoT5vB2r29i9PWi6W ，其中介绍了有代表性的 Multi Agent demo 项目包括 AutoGPT、Smallville 小镇和面壁智能 ChatDev，探讨了 Multi Agent 领域的相关内容以及其面临的挑战和限制。 2. 吴恩达最新演讲中提到的清华面壁智能的开源项目 ChatDev，展示了多智能体协作的场景，如不同身份的智能体合作开发小游戏。 此外，为您补充一些关于 multi agent 的知识： 多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体（Agent）组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。目前常见框架集中在单 Agent 场景，其核心是 LLM 与工具协同配合，可能需与用户多轮交互。而多 Agent 场景为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架主要组成部分包括： 环境（environment）：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 阶段（stage）：采用 SOP 思想将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：可以是 LLM 或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段之间切换。 记忆：在多 Agent 框架中，由于 Agent 数量增多，消息数量及每条消息需记录的字段也相应增加。
2025-01-14
AI办公赛道有什么agent
以下是关于 AI 办公赛道中一些 agent 的相关信息： 陈财猫在 AI 写作方面开发了小财鼠程序版 agent，认为 AI+内容创作是现阶段较好的赛道。 一些常见的 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程等功能。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机等。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在高频工作场景表现出色。 此外，还有关于生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月中 Agents 的相关图谱和数据，如 a16z 图谱、E2B Agent 系列图谱等，其中提到该赛道天花板潜力达几百亿美金，总体趋势高速增长，竞争方面存在一定特点，Top1 公司如 GitLab 等相关情况。
2025-01-14
AI日常办公写作的agent可以怎么做
以下是关于 AI 日常办公写作的 agent 的一些相关内容： Notion CEO 认为，在未来 1 2 年内 AI 会有明显突破，其中被低估的领域是 RAG。现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题获取答案，另外值得期待的是 Work Agent 也已受到很多关注。 陈财猫指出，AI + 内容创作是现阶段最好的赛道，基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，该赛道有完美的产品 模型匹配和产品 市场匹配，且天花板高。在 AI 写作的实践方面，业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 用 AI 写出好文字的方法包括：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 在实践中，例如从场景出发裂变，有很多场景类种子，如血月降临、电梯卡 bug 等新场景可打破旧规则与世界。由一个现实生活中不存在的假设出发去衍生好看的故事也是很好的凝结核，像女频网络小说中的特定流派套路或事件类型也可作为种子。故事灵感的裂变是专门化腐朽为神奇的小说点子工具，对于刚接触写作的学员，随机性的引入有用，输入不同的日常可生长出不同的精彩故事设定。
2025-01-14
AI写作的agent可以怎么做
以下是关于 AI 写作的 agent 的相关内容： AI 写作是现阶段较好的赛道，具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配，且天花板高。其业务包含营销和小说、短剧创作，并开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 用 AI 写出好文字的方法包括：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 在实践方面，例如小财鼠程序版，从场景出发裂变，有很多场景类种子，如血月降临、电梯卡 bug 等新场景打破旧规则；由现实生活中不存在的假设出发衍生好看的故事也是很好的凝结核，像知乎体短故事中的常见类型；特定流派如女频网络小说中稳定的套路或事件类型也可作为种子。故事灵感的裂变是专门化腐朽为神奇的小说点子工具，学员输入日常等不同内容可生长出不同的精彩故事设定。 从赚钱和应用开发角度，有多种方式，如 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等。WebPilot 作者开发了长文写作的 Agent 并对外提供接口，效果惊艳。熟悉业务结合 AI 能力打磨产品是护城河，是 AI 应用开发者应坚持的方向。
2025-01-14
AI agent 能重构哪些场景
AI agent 在 2024 年实现了从概念到实践的关键突破，能够重构以下场景： 1. 手机操作场景：例如对着手机说“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI 就能识别屏幕，找到相应按钮并完成操作。 2. 工作流搭建场景：可以通过自然语言构建 DSL 并还原工作流，降低用户上手门槛，例如用于 MVP 的产品测试。 3. 文案生成场景：像“Pailido｜AI 拍立得”这样的产品，各个场景由 AI Agent 驱动，仅需选中场景后点击拍摄即可快速生成对应文案，包括小红书文案、外卖点评写作、闲鱼商品发布文案等。
2025-01-14
mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied的错误原因与解决方法
很抱歉，目前知识库中没有关于“mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied”错误原因与解决方法的相关内容。但通常这种错误可能是由于矩阵的维度不匹配导致的。您可以检查矩阵 mat1 和 mat2 的形状，确保它们满足乘法运算的规则。例如，如果是二维矩阵相乘，第一个矩阵的列数应该等于第二个矩阵的行数。解决方法可能包括重新调整矩阵的形状，或者检查数据处理和运算的逻辑，确保矩阵的维度在进行乘法运算时是正确匹配的。
2024-10-22
Way to AGI multi-language support
以下是关于 AGI 多语言支持的相关信息： OpenVoice V2 版本已推出，支持多语言，包括英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。音质有所提升，可复制任何声音，并能精细控制情感、口音和语调。相关链接：https://xiaohu.ai/p/6726 、https://x.com/imxiaohu/status/1783312237937005043 在广义语言方面，当前大多数国家之间语言的高质量翻译可以实现，编程语言之间的相互翻译能力也不错，但人的语言与机器语言之间的翻译还需改进，这需要 AI 具备更强的理解、假设和解决问题的能力，这也是 AI Agent 要实现的目标。
2024-08-15
有哪些常见的multi agent调度模式？
在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度（Centralized Scheduling） 在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度（Distributed Scheduling） 每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度（MarketDriven Scheduling） 智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling） 将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度（Organizational Structuring） 根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度（Normbased Scheduling） 定义一组协议规范来约束智能体的行为，并由规范引擎统一调度和裁决。适用于开放、异构的多智能体系统。 这些调度模式各有利弊，实际应用时需要根据系统的特点、约束和目标进行选择和设计。同时也可以采用混合模式，结合不同模式的优点。调度质量和系统性能是评价标准。
2024-04-19
Multi-Agent是什么
关于多智能体（MultiAgent） 多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以LLM为核心构建的Agent系统近期受到了广泛关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，为不同的Agent分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。 目前，更常见的框架主要集中在单Agent场景下。单Agent的核心在于LLM与工具的协同配合。LLM根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent可能需要与用户进行多轮交互。 与此同时，越来越多的Agent框架开始关注多Agent场景。为了完成任务，多Agent会为不同的Agent指定不同的角色，并通过Agent之间的协作来完成复杂的任务。与单Agent相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。 主要组成部分 为构建一个多Agent框架，我们需要思考相对于单Agent，框架中增加了哪些组件。 环境（environment）：所有Agent应该处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent与环境之间存在信息的交互与更新。 阶段（stage）：为了完成复杂任务，现有多Agent框架通常采用SOP思想，将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：控制器可以是LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同Agent和阶段之间的切换。 记忆：在单Agent中，记忆只包括用户、LLM回应和工具调用结果等部分。而在多Agent框架中，由于Agent数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 核心交互流程 1. 控制器更新当前环境状态，选择下一时刻行动的Agent。 2. Agent与环境交互，更新自身的记忆信息。 3. Agent调用LLM，执行动作并获取输出消息。 4. 将输出消息更新到公共环境中。
2024-04-15