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5天前
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基于百炼平台qwen-max的api 打造一套 检索增强 图谱增强 基于指令的智能工具调用决策 智能体
基于百炼平台的 `qwen-max` API,设计了一套融合检索增强、图谱增强及指令驱动的智能工具调用决策系统。该系统通过解析用户指令,智能选择调用检索、图谱推理或模型生成等工具,以提高问题回答的准确性和丰富性。系统设计包括指令解析、工具调用决策、检索增强、图谱增强等模块,旨在通过多种技术手段综合提升智能体的能力。
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2天前
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基于agentscope的多智能体游戏场景-骗子酒馆
骗子酒馆是一款基于多智能体系统的在线社交推理游戏,玩家通过掷骰子和扑克牌进行智力和心理博弈,结合大语言模型技术,每个游戏角色由AI扮演,具备独特的性格和决策逻辑,提供高度沉浸式的体验。游戏采用黑板通信模式,确保信息高效交换,支持多种角色如胆小鬼、占卜师等,每个角色拥有特定的技能和行为模式,增强游戏的策略深度和互动性。游戏界面简洁,操作流畅,适合喜欢心理战和策略游戏的玩家。文章末尾有源码和体验地址。
MindSearch技术详解,本地搭建媲美Perplexity的AI思·索应用!
MindSearch是书生·浦语团队提出的AI搜索框架,基于InternLM2.5 7B模型,采用multi-agent框架模拟人类思维,先规划再搜索,提高信息搜集的准确性和完整性。
基于阿里云通义星尘实现多智能体(Multi-agent)协同工作的构想与尝试
近年来,大规模预训练模型(大模型)快速发展,其能力显著增强,尤其是在语言理解和生成方面取得了突破。然而,尽管大模型强大,但仍需被动响应指令,为此,研究转向了更具自主性的新范式——智能体(AI agent)。不同于仅执行命令的大模型,智能体不仅能理解复杂指令,还能规划行动步骤并在特定领域自我学习与改进。为进一步提高处理复杂任务的能力,多智能体(Multi-Agent)系统应运而生,多个智能体通过协作、交流信息和共享资源,共同完成更为复杂精细的任务。本文探讨了如何利用阿里云的通义星尘实现基础的多智能体协同工作,介绍了智能体的概念、优势及局限性,并通过具体案例展示了如何构建协作型多智能体系统。
OpenAI调用接口多轮对话Multi Turn Multi Agent 多轮多角色对话调试和可视化工具Dialogue Visualization
伴随着生成式人工智能技术发展,进2年涌现出大语言模型LLM/Agent系统/AI推理等众多方向的技术项目和论文。其中对话系统,智能体交互是用户通过UX界面和AI系统进行交互,这种交互有时候也是多模态(用户输入文字/语音/图像)等等。在调用OpenAI 的对话接口时候,有时候需要把对话结果打印出来检查是否有bug,JSON数据格式就比较难看出来了,尤其是有多角色的多轮对话。这个时候可以借助一些在线的"对话"可视化的工具 (Online Dialogue Visualization Tool) DeepNLP Dialogue Visualization Tool,方便产品经理,算法研发,学术研究
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