《智能体教程》——如何构建多智能体系统：开发者实用指南

《智能体教程》——如何构建多智能体系统：开发者实用指南

多智能体系统（MAS）的概念在分布式计算领域已经存在数十年了。然而，大型语言模型（LLMs）和智能体人工智能的出现，使得智能体能够在以前无法实现的规模上进行推理、规划和协作。

多智能体架构

一个多智能体系统就是多个独立实体（智能体）的集合，这些实体通过协作——有时也通过竞争——来解决复杂问题。每个智能体都能够观察周围环境、做出决策并执行行动，且常常会与其他智能体展开协作。

这些系统不再仅存在于研究实验室中。它们出现在生产级应用程序中，例如：

• 自动研究助手能够读取、总结和交叉引用数据。
• 人工智能驱动的操作副驾驶可以监控基础设施、识别问题并发起变更。
• 自主交易系统能同时执行多种策略并交换研究结果。
• 多角色客户支持机器人会将咨询分配给专业的人工智能智能体，以实现更快的回复。

为什么智能体人工智能是变革性力量？

传统的多智能体系统设计需要硬编码逻辑、严格的程序和大量的手动设置。而智能体人工智能允许每个智能体利用以下能力：

• 推理能力：大型语言模型可以容忍不明确的输入，仍然生成有意义的行动。
• 情境感知：记忆系统