Новый фреймворк искусственного интеллекта для общения и сотрудничества агентов, вдохновленный интернетом

 Internet of Agents (IoA): A Novel Artificial Intelligence AI Framework for Agent Communication and Collaboration Inspired by the Internet

Internet of Agents (IoA): новый фреймворк искусственного интеллекта для коммуникации и сотрудничества агентов, вдохновленный интернетом

Благодаря быстрому развитию LLM появилась возможность создания высококвалифицированных автономных агентов. Однако мультиагентные фреймворки сталкиваются с проблемами интеграции разнообразных агентов из-за ограничений экосистемы и ограничений одноустройственных настроек. Вдохновленные успехом интернета в сфере человеческого сотрудничества через проекты, такие как Википедия и Линукс, возникает вопрос: можем ли мы создать подобную платформу для автономных агентов? Поскольку агенты на основе LLM достигают практически человеческой производительности и продолжают улучшаться, исследование эффективной координации разнообразных агентов для улучшения их совместного потенциала является крайне важным.

Решение IoA

Исследователи из университетов Цинхуа, Пекинского университета, Пекинского университета почты и телекоммуникаций и Tencent предлагают фреймворк Internet of Agents (IoA) для улучшения многокаскадного сотрудничества на основе LLM. IoA преодолевает существующие ограничения путем интеграции разнообразных сторонних агентов на нескольких устройствах, используя архитектуру, подобную мгновенным сообщениям, для динамического формирования команд и гибкой связи. Вдохновленный теорией речевых актов, IoA использует конечный автомат для контроля потока разговора. Эксперименты показывают, что IoA превосходит существующие стандарты в общих задачах, воплощенном ИИ и бенчмарках по генерации с использованием поиска, достигая более высокой производительности и подчеркивая его потенциал для сложных, распределенных многокаскадных систем.

Практические решения и ценность

IoA представляет собой платформу, напоминающую приложение мгновенных сообщений, обеспечивая коммуникацию и сотрудничество между автономными агентами. Она решает проблемы распределенного сотрудничества, динамической связи и интеграции гетерогенных агентов. Сервер IoA управляет регистрацией, обнаружением и маршрутизацией сообщений, в то время как клиент предоставляет интерфейсы коммуникации агентов. Ключевые механизмы включают регистрацию и обнаружение агентов, формирование автономных команд, структурированный поток разговора, ассигнование задач и их выполнение. Система использует комплексный протокол сообщений для эффективного взаимодействия. Например, агенты сотрудничают при написании научных статей, формировании команд, назначении задач и интеграции вкладов для достижения конечной цели.

Исследователи провели эксперименты, чтобы продемонстрировать эффективность IoA в интеграции гетерогенных агентов в разнообразные задачи: разнообразие инструментов, архитектурное разнообразие, пространства наблюдения/действия и разнообразные базы знаний. IoA преуспел в бенчмарке GAIA, превзойдя системы SoTA. Это продемонстрировало превосходное сотрудничество в задачах с открытым завершением и вызовах воплощенного ИИ, даже когда агенты имели различные пространства наблюдения/действия. В задачах поисковой генерации IoA соответствовал или превзошел производительность GPT-4. Анализ показал точное формирование команд и эффективное выполнение задач, несмотря на неоптимальные схемы коммуникации. В целом, IoA является надежной платформой для оркестрации разнообразных многокаскадных систем.

Этот фреймворк представляет собой инновационное решение для улучшения сотрудничества многокаскадных агентов, исходя из концепций интернета. IoA преодолевает ограничения текущих фреймворков, предлагая масштабируемость, гибкость в интеграции разнообразных сторонних агентов и динамические механизмы для формирования команд и контроля разговора. Через строгие бенчмаркинговые эксперименты IoA продемонстрировал превосходную эффективность в содействии сотрудничества между гетерогенными агентами, последовательно превосходя существующие бенчмарки. По мере развития области агентов на основе LLM, IoA готов стать угловым камнем для будущих исследований и разработок в области многокаскадного сотрудничества. Позволяя беспрепятственную интеграцию независимо разработанных агентов с специализированными навыками, IoA упрощает путь к созданию продвинутых и значимых многокаскадных систем.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…