role.run(msg) logger.info(str(msg))if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())输出结果：2-3、多智能体系统介绍多智能体系统...，在多智能体系统中，各个智能体协同工作，就像人类社会一样。...标准化操作程序（Standardized operating procedure）： 即设置好的程序，用来管理智能体的行为以及智能体间的交互，确保系统的有序、高效进行。...通讯：通讯，即Agent之间的信息交换。经济：指的是多智能体环境中的价值交换系统，决定了资源如何分配和任务的优先级。...2-4、多智能体案例分析概述： 虽然单智能体可以解决很多任务，但是复杂的任务还是需要多智能体之间的协作。
在生物信息学领域，随着生物数据的爆炸性增长，分析流程的复杂性也在不断增加。传统的生物信息学工具和流程往往依赖于大量的手动操作，这不仅效率低下，而且难以扩展。...然而，现有的自动化系统在处理复杂、多步骤的工作流程时仍面临诸多挑战，例如错误传播、对新工具的适应性有限以及在特定生物信息学任务中的泛化能力不足等问题。...为了解决这些挑战，香港科技大学（广州）数据科学与分析学域的 Houcheng Su、Weicai Long 和 Yanlin Zhang 等人提出了一种名为 BioMaster 的多智能代理系统，旨在自动化和简化复杂的生物信息学工作流程...例如，缺少计划 RAG 会导致系统无法生成有效和详细的工作计划，而缺少检查代理则会对长工作流程的成功率产生严重影响。 结论 BioMaster 的出现为生物信息学自动化分析提供了一个强大的解决方案。...它通过多智能代理架构和动态知识检索技术，有效地解决了现有自动化系统在处理复杂工作流程时的局限性。
一个优秀的智能体具备六个要素： 1. 角色扮演： 给 LLM 设定一个角色，可以让 LLM 生成的结果和这个角色的能力更相关。...比如翻译任务，如果一个智能体一次翻译可能结果一般，但是如果分成多个智能体，先直译然后反思最后意译结果就好很多。 3. 使用工具 智能体有能力调用工具，并且能选择最适合当前任务的工具。...协作 通常对于复杂的任务，不是一个智能体在完成任务，而是多个智能体一起完成任务，那么在整个过程中，需要确保智能体之间能相互通信，比如一个智能体的输出可以作为下一个智能体的输入，比如有一个智能体专门负责调度根据中间结果调用不同的智能体...所以对于多智能体系统，还需要设计好工作流，确保智能体之间整体协作的通畅。 这种协作不仅是指智能体和智能体之间，也包含人和智能体之间的协作。...现在的智能体还不足以智能到自始至终能做出正确的决策，有时候还需要人工的干预，在中间及时给出反馈，有错误给予纠正，缺少信息补充上下文。
人类花了数年时间，基本上以一种随机的方式探索环境，直到他们能够推理，解决困难的任务，并与他人合作实现一个共同的目标。人工智能智能体在这方面和人类很像。...强化学习(RL)是一种众所周知的通过与环境的交互来训练自主智能体的技术。遗憾的是，学习过程具有很高的样本复杂性来推断一个有效的驱动策略，特别是当多个智能体同时在环境中驱动时。...然而，以前的知识可以用来加速学习和解决更难的任务。同样，人类通过关联不同的任务来构建技能并重用它们，RL代理可能会重用来自先前解决的任务的知识，以及来自与环境中其他智能体的知识交换的知识。...事实上，目前RL解决的几乎所有最具挑战性的任务都依赖于嵌入的知识重用技术，如模仿学习、从演示中学习和课程学习。 本书概述了多agent RL中关于知识重用的文献。...作者为重用知识定义了最先进的解决方案的统一分类，提供了该领域最近进展的全面讨论。在这本书中，读者将发现关于知识在多智能体顺序决策任务中重用的许多方法的全面讨论，以及在哪些场景中每种方法更有效。
刚搭建的 HTTPS 协议,还没有过一天 在浏览器中访问就会出现 您与此网站建立的链接并非安全 ?...很明显说是 网站启用 HTTPS 协议，但是里面有些内容还是采用的 HTTP 协议，然后浏览器就给你返回不安全了，OK既然知道原因了，接着我把图片用到的链接全部替换成 HTTPS 协议，之后漂亮的 小锁
这个多智能体框架确实已经把多智能体的关键，说的很透彻了，Swarm 里面定义了两个核心「Agents」和「Handoffs」，多智能体的核心是在这个Handoffs上面。...个人观点认为他的设计还没有我们的多智能体框架好用，OpenAI的[Swarm]是docker swarm，我们的多智能体框架就是k8s，我需要的是像k8s编排容器那样编排智能体，我们刚刚在9月26日对外发布了多智能体的工业设计产品...多智能体的核心难题其是不同智能体之间的通信问题。怎麼传递信息，传哪些信息，这些都很重要。多个智能体协作，也只需要在必要的时候被调用起来就可以了。...OpenAI的Swarm 目前还处于实验阶段，期望他发展成为k8s 这样的一个多智能体编排框架： 这个框架是python写的，大家觉得用python 写多智能体应用是好选择吗？...，对于复杂度高、需要长期维护的应用系统还是需要用c# 、java等业务系统开发类的编程语言来主导。
自20 世纪70 年代日本的第一条蛇形机器人问世以来,各国研究人员开始了该类机器人的研究工作,提出了大量的相关理论[1-4 ] ....德国GMD 研制出一种能实现三维空间运动的蛇形机器人,每节由两个橡胶关节组成,可以在水平和垂直方向弯曲.近几年,中国科技人员也开始研究蛇形机器人.按照结构形式的不同,蛇形机器人可分为两类....第1类是由带轮子的模块串连而成,运动直接由轮子驱动或由蛇体波的传播产生,缺点是只能在平面内运动;第2 类是刚性杆组成的链状结构,运动由关节之间的转动作用产生,可实现多种平面和空间运动方式:蜿蜒、行波、滚动...因此在仿照蛇的结构特点和运动机理的基础上,构思了蛇的基本单元———柔性关节模块,并以此关节模块为基础,构造出蛇形机器人.
但是，与其构成要素（例如各个地标）相比，由各个要素之间的关系构成的相干空间信息的神经基质在很大程度上仍然未知。本研究调查了大脑如何在一个由三个物体的相对位置所指定的虚拟环境中编码类似地图的表征。...在记忆过程中，两个区域之间的任务相关功能连接性增加，这意味着HPC和mPFC之间交换自定位和目标定位信号。...以自我为中心的目标位置的神经表示 上图是以自我为中心的目标位置的神经表示。(a)左面板:解码目标字符以自我为中心方向的示意图。...这项任务设计帮助实验人员能够提取由最少的基本成分组成的空间环境的心理表征。由于该方法简单易行，对将来研究认知地图的构造和功能机制的研究很有用。...意义与作用 本研究发现了我们周围物体指定的空间的神经表示。这种基于对象的认知图似乎与HPC中自我定位的表示相互作用，并介导mPFC中以自我为中心的目标位置的选择，这将有助于我们达到目标位置。
image.png 对比上述结果可以看出来，基于6D矢量和3D矢量建立的机器人动力学模型是完全一致的，而基于6D矢量的计算量则相对来说更小。...3 多体系统 image.png 铰接体（Articulated-Body， AB） 是指多个具有相对运动的刚体通过铰链连接而成的系统。...对于铰接体来说，单刚体和多刚体的受力分析具体如下所示 image.png 铰接体惯量具有以下性质： 铰接体惯量是对称正定矩阵； 铰接体惯量是从M 到F 的映射； 铰接体惯量遵循跟转动惯量相同的坐标变换规则...； 当铰接体系统只包含一个刚体时， 铰接体惯量和偏向力与单个刚体的惯量和偏向力相同。...铰接体惯量只与每个刚体惯量和各个关节的约束形式有关，所以它是关节位置的函数， 而与关节速度或力无关， 从这方面来说， 铰接体惯量与广义惯性矩阵类似。
基于功能连接组(FC)来独特描述个体特征的能力是迈向精确精神病学的关键要求。为此，神经成像界对FC指纹进行了越来越多的研究，开发了多种有效的FC指纹识别方法。...第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别静止状态功能连接(RSFC)元素，该元素捕获信息，以唯一地识别主体。...原生RSFC方法是这两种方法中比较简单的，因为它们使用来自RSFC矩阵的原始连接值的子集。...为此，我们使用了来自数据挖掘社区的聚类质量指标。第三，我们开发了一个通用的特征选择框架，用于系统地识别过程和RSFC元素，捕获信息以唯一地识别个体。...边选择方法，特别是ES_ACSC_δ，被观察到是最有效的识别个体特定的特征，尽管包含相对较少的边数量。我们展示了使用基于轮廓度量的分析如何选择边，从而更好地分离来自同一个体的FC。
企业IT部可以做的事情远不止这些：知识库维护、内部系统对接打通、设备&项目管理、设备实时告警、团队关怀，IT信息部的日常管理工作中有许多体系建设的工作，如何去不断提升自己和团队工作的效率？...中大型企业IT信息部面临的挑战：大部分企业员工没有很强的IT背景，在系统/设备遇到问题时不知道如何处理、联系谁，自己处理耗时耗力，可能还有反效果；而IT服务团队，可能80%的时间都用于20%高频琐碎问题的救火...管理团队则一方面需要在组织规模变动的时候，有效配合企业的发展，又要能及时的系统/硬件/用户产生的问题，尽量的为团队员工产生价值。...中大型企业往往组织架构复杂，使用很多不同的系统，自己的兵也有限，所以在企业内部管理信息化的过程中，所以王焱焱也一直在思考如何才能“低成本”、“高效率”的提升系统打通，数据复用，业务联动的效率？...王焱焱分享到，腾讯云HiFlow场景连接器的特点总结下来就是就是：应用连接灵活可配置零代码可编辑多应用可连接流程编辑可视化过去许多需要重复琐碎低价值的工作，要不需要占用大量的人力/要不需要自己写代码对接
随着大模型的发展，智能体也是越来越火。看到的很多例子是通过构建DAG的形式形成Agent链，和我需要的不太一样。周末有点时间也是改造了一下之前做的个人超级中心，以初步实现自决策多轮对话智能体。...基于该智能体，可实现在多轮对话中实现多重智能体的智能选择。 本次改造涉及新组件引入，其中包括langchain4j、spring state machine以及antdesign prochat。...状态机是软件工程中一个常用的设计模式，用于管理系统在不同状态之间的转换，以及每个状态下应该执行的动作。...多轮对话中记忆的使用 langchain4j提供了对话记忆的功能，可扩展ChatMemoryStore接口来实现存储功能。...考虑到在一个对话框中的多轮对话，是有可能需要使用多个Agent的，所以我也在多个Agent之间实现记忆共享。
例如：数据库的连接用长连接， 如果用短连接频繁的通信会造成socket错误，而且频繁的socket 创建也是对资源的浪费。...短连接：而像WEB网站的http服务一般都用短链接，因为长连接对于服务端来说会耗费一定的资源，而像WEB网站这么频繁的成千上万甚至上亿客户端的连接用短连接会更省一些资源，如果用长连接，而且同时有成千上万的用户...从上面的描述看，短连接一般只会在client/server间传递一次读写操作 短连接的优点是：管理起来比较简单，存在的连接都是有用的连接，不需要额外的控制手段。...server端需要采取一些策略，如关闭一些长时间没有读写事件发生的连接，这样可以避免一些恶意连接导致server端服务受损；如果条件再允许就可以以客户端机器为颗粒度，限制每个客户端的最大长连接数，这样可以完全避免某个蛋疼的客户端连累后端服务...长连接和短连接的产生在于client和server采取的关闭策略，具体的应用场景采用具体的策略，没有十全十美的选择，只有合适的选择。 ?
Adams 2019 是一款领先的多体动力学仿真软件，支持全平台去重，并且可以在 Windows 和 Linux 等操作系统下运行。...该软件具有强大的动力学仿真和多体动力学分析能力，可帮助用户设计、优化并验证复杂机械系统的性能。下面我将从不同角度为大家介绍这款优秀的软件。...软件全版本安装包获取指南：zyku666.com首先，Adams 2019 提供了高效的多体动力学仿真工具，用户可以使用该软件快速建立、仿真和分析各种复杂的机械系统。...总之，Adams 2019 是一款非常优秀的多体动力学仿真软件，它具有强大的动力学仿真和多体动力学分析能力，可帮助用户设计、优化并验证复杂机械系统的性能。...该软件支持全平台去重，并且具有良好的跨平台互操作性，为用户提供了更加便捷的工作环境。如果您是一名机械设计师或者研究人员，那么 Adams 2019 一定是您打造高效机械系统的理想选择！
Aitrainee | 公众号：AI进修生 这是一个结合了AutoGen 和 CrewAI的开源项目，用于构建和管理多代理 LLM 系统。...CrewAI本身也有基于Langchain做了一些工作，所以Praison AI会是一种更低代码、集中式的框架，它旨在简化各种 LLM 应用程序的多代理系统的创建和编排，强调易用性、定制化和人机交互。...Praison AI Praison AI 利用 AutoGen 和 CrewAI 或其他任何代理框架，代表了一个低代码、集中化的框架，旨在简化多代理系统的创建和编排，适用于各种 LLM 应用，强调易用性...不同的用户界面: 界面 描述 URL UI 多代理如 CrewAI 或 AutoGen https://docs.praison.ai/ui/ui Chat 与 100+ LLMs 单个 AI 代理聊天...• 其他模型 • 贡献 • 星历史 安装多代理 pip install praisonai 初始化 export OPENAI_API_KEY="Enter your API key" 从这里生成您的
机器人多指灵巧手是典型的机电一体化系统。是机器人关键部件的一部分。不同研究单位对多指灵巧手的定位各有不同，但是多指灵巧手的研发的出发点是通用的操作工具。将人手的功能映射给机器人。...因此内置式灵巧手的设计不仅是对结构设计的挑战， 也依赖于驱动及传动， 控制和传感等器件的发展。 完全内 置式的多指灵巧手在上世纪 90 年代末才开始出现。...具有四个完全相同的手指， 每个手指包括 4 个关节和 3 个自由度， 参照人手关节， 远端指间关节和近端指间关节设计成 1:1 的耦合运动。...控制系统也第一次完全采用 了 模块化和分层化的设计， 分为整手协调运动控制层和手指运动控制层。...它集成了多传感器系统，可以获得指尖力/力矩，关节力矩，关节位置和温度等多种信息，并采用完全数字化的数据传输方式以减小干扰，集成在灵巧手内部的高速通信保证了 1kHz 的控制频率。
结构、扩散和功能数据使用3特斯拉飞利浦Achieva系统(飞利浦医疗系统，Best，荷兰)获得，该系统配有定制的新生儿成像系统，包括32通道相控阵头线圈(Rapid Biomedical, Rimpar...为了回归出与头部运动、心肺波动和多波段采集相关的信号伪影，将24个扩展刚体运动参数与FSL FIX工具识别的单受试者ICA噪声定制成分一起回归。使用基于边界的配准，从T2w原生空间传播图谱和组织图谱。...结构数据的识别率为18/26(69.23%)，而功能数据的识别率为3/26(11.54%)(图2)。由于检查的结构和功能数据来自同一个体，扫描之间的年龄和时间完全匹配。...静息状态研究报告称，在整个围产期时间窗内，体感、视觉、听觉和语言网络的功能近程连接显著增加，这进一步表明这些系统的功能快速可塑性和成熟。...这种影响可能是由个体特有的白质微观结构的发育轨迹决定的，而不一定表明具有成人特有的结构连接体。大脑发育大致遵循前后成熟轨迹，感觉系统在高阶网络之前发育。
AutoGen Studio 是微软研发的一款功能强大的低代码界面工具，旨在简化多智能体应用的构建流程。...它基于 AutoGen 框架之上，该框架是一个用于定义、配置和组合 AI 代理以驱动多智能体应用的开源 Python 框架。...AutoGen Studio 提供直观的用户界面和丰富的功能，即使是初学者也能轻松创建和管理复杂的多智能体工作流程。...总结 AutoGen Studio 是一款功能强大且易于使用的低代码界面工具，可用于快速构建和原型多智能体应用。它为构建下一代智能应用提供了强大的平台。...AutoGen Studio 仍处于开发的早期阶段，但它已经显示出巨大的潜力。随着不断发展和完善，AutoGen Studio 将成为构建多智能体应用的首选工具之一。
实际上，现有分布式强化学习框架对于一般多智能体强化学习算法的分布式计算支持是完全不够的，像 RLlib、Sample-Factory、SEED RL 这样的典型分布式强化学习框架，在设计模式上都是将多智能体任务当作单智能体任务来处理...中心化任务调度模型 (c) 与以往分布式强化学习框架调度模型的对比：(a)完全分布式；(b)层级式 具体而言，MALib 的框架特点如下： 支持大规模基于种群的多智能体强化训练。...团队长期致力于从理论算法、系统与应用三个层面入手，针对开放、真实、动态的多智能场景下的智能决策进行研究。...理论团队核心成员在人工智能和机器学习顶会发表多智能体强化学习相关论文共计五十余篇，并获得过 CoRL 2020 最佳系统论文、AAMAS 2021 Blue Sky Track 最佳论文奖。...系统方面，除了面向多智能体强化学习种群训练的系统 MALib，本团队研发 SMARTS、CityFlow、MAgent 等大规模智能体强化学习仿真引擎，累计在 Github 上获得了超过 2000 加星
要想实现通用智能，AI 智能体必须学习如何在共享环境中与「他人」进行互动：这就是多智能体强化学习面临的挑战。 本文将通过地图寻宝问题为例，向你简要介绍多智能体系统实施时的困难程度及其原因。...使用 GraphStream 库模拟多智能体系统收集宝藏。 这是一个简单的多智能体问题。让 n 个智能体在完全连接的图上移动并收集宝藏。...在这个多智能体系统框架中，行为是智能体将要执行的一组指令。在每一轮中，每个智能体都按顺序执行每个行为。 你的目标：实现智能体的行为，使之在一定时间内收集尽可能多的宝藏。 看起来很简单，是吧？...它们的目标是利用一个包含 580 万场比赛的数据集在 5 vs 5 比赛中获胜。所以，它们似乎正在使用完全机器学习方法（从人类游戏中学习）研究多智能体问题，并且似乎缺少多智能体系统的自上而下方法。...智能体不会推断和概括。纯机器学习可用于单个智能体或完全可观察的系统，但是多智能体系统不是一个完全已知的世界，必须采用一个更普遍的方法。
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