LLM Multi Agent

大模型多智能体

Fokus auf Multi-Agent-Anwendungen in großen Modellen

Intelligente Agenten aufbauen ---- Ein praktischer Rahmen von der Idee bis zur Implementierung

Ein umfassender Leitfaden zum Aufbau von KI-Agenten, die echten Wert liefern, von der Definition realistischer Aufgaben bis zur Bereitstellung und Iteration in der Produktion mit einer bewährten sechsstufigen Methodik.

Jenseits des Tools ---- KI-Produkte mit technischer Exzellenz und menschenzentriertem Design gestalten

Erkundung der Evolution von KI-Produkten von funktionalen Tools zu bedeutungsvollen Begleitern durch technische Exzellenz, Kontextmanagement und menschenzentrierte Designprinzipien

MemOS----Revolutionierung des LLM-Speichermanagements als erstklassiges Betriebssystem

Erkunden Sie, wie MemOS die LLM-Funktionen transformiert, indem es den Speicher zu einer erstklassigen Ressource erhebt und kritische Herausforderungen bei der Wissenserhaltung, dem Kontextmanagement und personalisierten KI-Interaktionen durch innovative Speicherarchitektur löst.

Der Aufstieg des Context Engineering--Aufbau der Grundlage für KI-Agenten der nächsten Generation

Erkundung, wie Context Engineering die Entwicklung von KI-Agenten transformiert und die Lücke zwischen Prompt Engineering und robusten Agent-Architekturen durch praktische Einblicke und reale Anwendungen schließt

Die Kunst der Multi-Agent-Zusammenarbeit：Tiefe Reflexionen über Anthropics Research System Engineering

Eine umfassende Reflexion über Anthropics Multi-Agent-Forschungssystem-Konstruktionserfahrung, die moderne KI-Systemarchitektur-Design, technische Herausforderungen und praktische Einblicke erforscht. Von philosophischer Bedeutung bis zur technischen Praxis, von architektonischer Weisheit bis zu zukünftigen Aussichten bietet dieser Artikel eine gründliche Analyse der Multi-Agent-System-Designprinzipien und Implementierungsansätze.

AutoGen und MCP： Aufbau leistungsstarker Multi-Agent-Systeme

Eine tiefgehende Erkundung von Microsofts Model Context Protocol (MCP) im AutoGen-Framework und wie man es nutzt, um leistungsstarke Multi-Agent-Systeme mit Jira MCP, Confluence MCP und Github MCP zu erstellen.

A2A----Einläutung einer neuen Ära der Agent-Interoperabilität

Dieser Blog-Beitrag stellt Googles A2A (Agent to Agent) Framework vor, einen offenen Standard und ein Protokoll, das darauf ausgelegt ist, nahtlose Interoperabilität zwischen intelligenten Agenten zu ermöglichen.

OpenManus Technische Analyse - Architektur und Implementierung eines Open-Source-Agent-Frameworks

OpenManus ist ein Open-Source-Agent-Framework, das es Benutzern ermöglicht, komplexe Aufgaben durch einfache Anweisungen auszuführen. Es verfügt über eine modulare Architektur mit Kernkomponenten wie der Agent-Schicht, Tool-Schicht und LLM-Interaktionsschicht. Es unterstützt Aufgaben wie Programmierung, Web-Browsing und Dateienverarbeitung und bietet eine flexible und erweiterbare Plattform für den Aufbau von KI-Agenten.

AI Agent

Dieser Blog ist eine kurze Zusammenfassung des Agent-Anwendungsbereichs in der Arbeit "Agent AI： Surveying the Horizons of Multimodal Interaction" von Professor Fei-Fei Li et al.

Agentic AI：Der Schlüssel zur Erschließung einer neuen Ära der Intelligenz

Eine Zusammenfassung von OPENAIs Papier "Practices for Governing Agentic AI Systems", das die potenziellen Vorteile von Agentic AI und wie man seine Sicherheit gewährleistet, diskutiert.

AutoGen

Ein Open-Source-Programmierframework für Agentic AI.

LangChain

LangChain ist ein Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden.

MCP

MCP ist ein offenes Protokoll, das standardisiert, wie Anwendungen Kontext für LLMs bereitstellen. Stellen Sie sich MCP wie einen USB-C-Port für KI-Anwendungen vor. Genau wie USB-C eine standardisierte Möglichkeit bietet, Ihre Geräte mit verschiedenen Peripheriegeräten und Zubehör zu verbinden, bietet MCP eine standardisierte Möglichkeit, KI-Modelle mit verschiedenen Datenquellen und Tools zu verbinden.