多智能体系统资讯

零监督多智能体系统设计MAS-Zero

MAS-Zero是一项具有开创性的研究项目，其核心目标是通过零监督方法设计多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）。该项目采用了一种独特的元代理（Meta-Agent）机制，该机制不仅能够执行设计、评估和验证等关键功能，还能够在没有外部

去年冬天我带团队调试智能仓储系统时，遇到过件怪事。五个AI机器人在分拣区兜圈子，明明接到明确指令却总是重复错误路径。后来发现是通讯网络太密集惹的祸——每个机器人都能实时接收所有同伴信息，结果错误信号像病毒般扩散，把整个系统搅成了信息泥潭。

想象这样一个场景：你开发了一个由多个大型语言模型 Agent 组成的智能团队，它们协作完成复杂任务，比如一个 Agent 负责检索，一个负责决策。然而任务失败了，结果不对。

想象这样一个场景：你开发了一个由多个大型语言模型 Agent 组成的智能团队，它们协作完成复杂任务，比如一个 Agent 负责检索，一个负责决策。然而任务失败了，结果不对。

随着人工智能技术的不断发展和智能体的广泛应用，多智能体协作在应对复杂任务的场景中展现出巨大潜力，已成为AI应用演进的重要方向。在智能体协作运行过程中，智能体身份体系是保障智能体与其他主体安全通信的前提，是确保协作安全的核心基础，值得我们重点关注。本文从身份体系

记忆机制是多智能体系统架构中的核心组成部分，它从根本上改变了我们设计和构建智能体系统的方式。一个典型的技术挑战是上下文窗口的限制。当达到上下文窗口的容量限制时，系统需要执行压缩和总结操作来处理先前的对话内容，随后启动新的上下文窗口，这个过程会循环重复。