多智能体

突破自动驾驶瓶颈！KoMA：多智能体与大模型的完美融合本推文主要介绍了由来自北京航空航天大学的姜克谋、蔡轩和崔智勇教授等共同提出的一种名为KoMA的知识驱动的多智能体框架。论文《KoMA: Knowledge-driven Multi-agent Framework for Autonomous Driving with Large Language Models》提出了KoMA框架，通过结合大语言模型（LLM）和多智能体协作，显著提升了自动驾驶系统在复杂环境下的决策效率与安全性。该框架具备多步骤规划、智能体间共享记忆模块以及基于排名的反思优化机制，可以有效

一文了解：多智能体系统(MAS)的演变（算法篇）今天我们来聊聊MAS，即多智能体系统（Multi-Agent System），它是由多个相互作用的智能体组成的系统，这些智能体可以是软件程序、机器人、传感器或者任何能够感知环境并作出决策的实体。在多智能体系统中，每个智能体都有自己的目标和能力，并且它们能够相互通信和协作，以解决复杂的问题或完成特定的任务。

828华为云征文 | 云服务器Flexus X实例：多智能体对话框架 AutoGen 部署和实例运行目录一、什么是多智能体？二、什么是 AutoGen？三、部署 AutoGen3.1 更新 apt 软件源

论文翻译：通过云计算对联网多智能体系统进行预测控制本文研究了基于云计算的网络化多智能体预测控制系统的设计与分析。该文提出一种网络化多智能体系统（NMAS）云预测控制方案，以同时实现一致性和稳定性，并主动补偿网络时延。详细介绍了NMAS云预测控制器的设计。对云预测控制方案的分析给出了闭环网络化多智能体控制系统稳定性和一致性的必要和充分条件。通过仿真验证了所提方案表征NMAS的动力学行为和控制性能。研究结果为NMAS及其应用的合作和协调控制的发展奠定了基础。

【AI Agent系列】【MetaGPT多智能体学习】3. 开发一个简单的多智能体系统，兼看MetaGPT多智能体运行机制本系列文章跟随《MetaGPT多智能体课程》（https://github.com/datawhalechina/hugging-multi-agent），深入理解并实践多智能体系统的开发。

一阶多智能体的平均一致性一阶多智能体的运动学方程可以描述为 x ˙ i ( t ) = u i ( t ) , i ∈ { 1 , 2 , 3 , … , N } \dot x_i(t) = u_i(t),i\in\{1,2,3,\dots,N\} x˙i(t)=ui(t),i∈{1,2,3,…,N} 其中 x i ( t ) x_i(t) xi(t)为状态， u i ( t ) u_i(t) ui(t)为控制量，最终期望的结果为 lim ⁡ t → T ∣ x i ( t ) − x j ( t ) ∣ = 0 \lim_{t

时间里的河

MAPPO 算法的深度解析与应用和实现说明：PPO 属于 on-policy 的算法，所以被认为它的样本效率比较低。在多智能体的环境下，off-policy的策略被广泛使用。在这项工作中，我们仔细研究了PPO在合作多智能体设置下的性能。我们展示了基于ppo的多智能体算法在四种流行的多智能体测试平台(粒子世界环境、星际争霸多智能体挑战、Google Research Football和Hanabi挑战)中实现了惊人的强大性能，只需要最小的超参数调整，并且没有任何特定领域的算法修改或架构。重要的是，与竞争性的 off-policy 方法相比，PP