招很多智能体来帮我干活。
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它有效!许多团队使用这种方法取得了良好的效果,没有什么比结果更有说服力的了。此外,消融研究(例如在 AutoGen 论文中)表明,多智能体的表现优于单一智能体。 虽然现今的一些 LLM 能接受非常长的输入上下文(例如,Gemini 1.5 Pro 可以接受 100 万个 token),但它们真正理解长而复杂输入的能力是参差不齐的。采用智能体工作流,让 LLM 一次专注于一件事,可以获得更好的表现。 最重要的是,多智能体设计模式为开发者提供了一个框架,用以将复杂任务分解成子任务。当在单个 CPU 上运行代码时,我们经常将程序分解成不同的进程或线程。这种抽象有助于我们将任务分解成更易于编码的子任务。使用多智能体角色进行思考同样是一个有用的抽象。
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论文标题:Communicative Agents for Software Development 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2307.07924.pdf
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论文标题:AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.08155.pdf
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论文标题:METAGPT: META PROGRAMMING FOR A MULTI-AGENT COLLABORATIVE FRAMEWORK 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2308.00352.pdf