大语言模型智能体高效协作框架
背景
科普智能体
智能体（Agent） 是人工智能、机器人学、计算机科学等领域中的一个核心概念。它指的是能够感知环境、做出决策并基于决策采取行动的实体。
———— 简单而言，智能体处于环境，感知环境，反馈环境
单智能体的能力
计划
- 计划制定：一次性全面分解问题，然后制定完整的计划，最后依次执行；
- 计划反思：制定计划后，必须对其优点进行反思和评估。
工具使用
- 理解工具
- 学习使用工具
- 制造工具满足自我要求
sandbox world （沙盒世界）
在大模型的背景下，"sandbox world"（沙盒世界）通常是指一个受限、可控的环境，在这个环境中，AI模型可以进行实验、测试或者模拟行为，而不会对外部世界产生实际影响。这个概念在多个领域中都可以找到类似的应用，尤其是在机器学习、强化学习和多智能体系统的开发中。
多智能体
可以通过调用API的方式，告诉大模型生成对应功能特征的智能体。
例如，一个完整的软件开发过程，需要SE(方案设计)、BA（业务需求分析）、DEV（开发）和QA（质量测试）完成。
疑问：
- 现阶段都是使用国外的API生成智能体？
- 国内多家厂商智能体之间沟通协作，会不会有问题？
- 智能体任务的定义，例如扫描机器人，清洁灰尘和垃圾的量来衡量的话，它完全可以通过清理倒掉再清理的方式。
总结
- 由于单智能体的局限性，引入多智能体
- 多智能体可以协同工作和动态调整以提高任务完成的质量和效率
- 基于大模型的多智能体系统，探索遵循scaling laws的工作流，将其应用到特定领域。