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「Multi Agent 架构」找到 40 条内容
按专题浏览 →匹配正文：什么是多智能体系统 多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）是由多个自主Agent组成的分布式系统，每个Agent具备独立感知、决策和执行能力，通过通信协议和协调机制完成单Agent无法高效处理的复杂任务。 多Agent vs 单Agent的核心优势 维度 单Agent局限 多Agent优势 任务分解 长链条推理易累积错误 按子任务拆分，各Agent专注垂直领域，降低认知负荷 专业化能力 通用能力与特定需求冲突 不同Agent承载不同角色（规划者/执行者…
匹配正文：…编排，封装了Prompt管理、记忆、工具链等 特点：生态丰富、上手快；但抽象层厚，定制灵活性受限 适用场景：快速原型验证、RAG+Agent结合的标准化应用 4. AutoGPT / BabyAGI 核心机制：目标分解 + 自主任务队列 + 长期记忆 特点：追求完全自主，但稳定性差、易陷入循环 适用场景：实验性探索、开放式任务（实际生产较少用） 5. Multi-Agent框架（如MetaGPT、AutoGen） 核心机制：多角色协作，模拟软件开发等流程 特点：分工明确，适合…
…事，而且LLM的[[Hallucination]]从文本延伸到了动作决策，后果更严重。 现在技术趋势我觉得有几个方向特别值得关注。架构上从单Agent走向[[Multi-Agent]]协作，比如MetaGPT、AutoGen，不同Agent扮演不同角色，像团队一样分工，处理复杂任务更稳。规划上从ReAct往更高效的[[Tree-of-Thoughts]]、蒙特卡洛规划走，减少无效探索。记忆上引入长期机制，[[向量库]]加[[知识图谱]]，让Agent能记住历史经验。还有一个融…
学习内容与项目面试，在同一条路上。