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AgentVerse

AgentVerse

全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

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
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AgentVerse - 多LLM环境模拟框架

AgentVerse是一个旨在促进在各种应用中部署多个基于LLM的智能体的框架。它主要提供两种框架:任务解决和模拟。

任务解决框架

这个框架将多个智能体组装成一个自动多智能体系统,以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。

在这种模式下,多个智能体作为一个整体系统来解决复杂任务,每个智能体扮演特定角色并贡献自己的专长。智能体之间可以互相协作、交流信息,共同推进任务的完成。

模拟框架

这个框架允许用户设置自定义环境,以观察多个智能体之间的行为或与之互动。应用场景包括游戏、基于LLM的智能体社会行为研究等。

在模拟环境中,用户可以定义智能体的角色、行为规则和交互方式,然后观察智能体在该环境中的表现和互动过程。这为研究智能体的涌现行为提供了平台。

主要特点

  • 灵活的环境设置:可以自定义智能体角色、行为规则、交互方式等
  • 支持多种LLM模型:可以使用OpenAI API、本地模型等
  • 提供GUI界面:方便可视化观察智能体行为
  • 内置多种示例场景:如教室、囚徒困境等
  • 可扩展性强:用户可以方便地自定义新的环境和智能体

使用方法

AgentVerse提供了命令行和GUI两种使用方式:

  • 命令行模式:
agentverse-simulation --task simulation/nlp_classroom_9players
  • GUI模式:
agentverse-simulation-gui --task simulation/nlp_classroom_9players

用户可以根据需要选择不同的预设场景,也可以自定义新的环境配置。

AgentVerse为构建和研究多智能体系统提供了灵活强大的工具,有助于探索LLM智能体的协作和涌现行为。它具有广阔的应用前景,值得研究人员和开发者深入探索。

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