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多Agent思维训练系列 1 – 网络结构的agent
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Mutil-agent,多agent合作完成一系列任务是当前AI领域炙手可热的一个研究领域,本系列想通过一系列由浅入深的讲解,主要使用langgraph的框架旨在告诉大家多agent背后的设计思维和理念。 网络结构的agent中,agent被定义为图节点。每个agent都可以与其他代理通信(多对多连接),并且可以决定接下来要调用哪个agent。虽然非常灵活,但随着agent数量的增加,这种架构的扩展性不佳. 本期视频一开始想用国内的qwen和deepseek模型,但是测试下来多agent确实存在一些问题,不能稳定输出答案,最后还是用了openai的模型 在这个架构中,代理被定义为图节点。每个代理都可以与其他代理通信(多对多连接),并且可以决定接下来要调用哪个代理。虽然非常灵活,但随着代理数量的增加,这种架构的扩展性不佳 络结构 在这个架构中,代理被定义为图节点。每个代理都可以与其他代理通信(多对多连接),并且可以决定接下来要调用哪个代理。虽然非常灵活,但随着代理数量的增加,这种架构的扩展性不佳:
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