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AgentVerse入门学习资料 - 多LLM智能体协作框架

RayRay
AgentVerse多智能体环境模拟框架任务解决开源社区Github开源项目热门

AgentVerse简介

AgentVerse是一个开源的多LLM智能体协作框架,旨在促进多个基于大语言模型的智能体在各种应用中的部署。它主要提供了两种应用框架:任务求解和模拟。

  • 任务求解:将多个智能体组装成一个自动化的多智能体系统,协作完成相应的任务。应用场景包括软件开发系统、咨询系统等。

  • 模拟:允许用户设置自定义环境,观察多个智能体之间的行为或与之交互。应用场景包括游戏、基于LLM的智能体社交行为研究等。

AgentVerse架构图

快速上手

  1. 安装AgentVerse:
 git clone https://github.com/OpenBMB/AgentVerse.git --depth 1
 cd AgentVerse
 pip install -e .
  1. 设置环境变量:
 export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
  1. 运行示例:
  • 模拟场景:
 agentverse-simulation --task simulation/nlp_classroom_9players
  • 任务求解:
 agentverse-tasksolving --task tasksolving/brainstorming

核心学习资源

  1. AgentVerse GitHub仓库: 项目的主页,包含完整的代码、文档和示例。

  2. AgentVerse论文: 详细介绍了AgentVerse的任务求解框架。

  3. AgentVerse Hugging Face社区: 提供了可交互的在线演示。

  4. AgentVerse Discord社区: 与其他开发者交流,获取支持。

  5. 模拟场景示例: 包括NLP课堂、囚徒困境等多个模拟场景的详细说明。

  6. 任务求解示例: 展示了多个任务求解的应用案例。

进阶使用

  1. 本地模型支持: AgentVerse支持使用LLaMA、Vicuna等本地模型,详细配置说明可参考文档。

  2. vLLM集成: 对于大规模推理负载,AgentVerse提供了与vLLM的集成支持,配置方法参见文档。

  3. FSChat支持: 如需使用FastChat框架运行本地模型,可按照文档中的步骤进行配置。

AgentVerse为开发者提供了一个强大而灵活的框架,用于构建和研究多智能体系统。无论您是想要开发创新的多智能体应用,还是研究LLM智能体的社交行为,AgentVerse都能为您提供所需的工具和资源。通过本文汇总的学习资料,相信您能快速掌握AgentVerse的使用,开启多智能体协作的探索之旅!

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