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

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…