多智能体系统

有才不一定有德

解密黑盒：如何追踪 AI 角色的“观点”变化？大型语言模型（LLMs）驱动的智能体（Agent）正在渗透到我们的生活和工作中。从客服机器人到复杂的数字孪生系统，这些 Agent 的行为和观点至关重要。但是，如果这些 Agent 像拥有黑魔法一样，在不告诉你的情况下改变了主意呢？

技术实战：Crocs如何构建AI驱动的智能内容矩阵，实现内容播放量提升470%？导读：面对全球化市场中内容规模化生产与品牌一致性的巨大挑战，传统人工作业模式已触及天花板。本文将深度剖析Crocs如何通过一套端到端的智能内容矩阵技术方案，实现从“人治”到“智治”的转型，关键指标获得飞跃式提升。对于关注AI落地应用的技术同仁，本案具有极高的参考价值。

AI核心知识28——大语言模型之Multi-Agent Systems（简洁且通俗易懂版）多智能体系统（Multi-Agent Systems，简称 MAS）是目前 AI 领域最前沿、也是最像科幻电影现实版的架构。

AI Agent 深度解析：高级架构、优化策略与行业实战指南（多智能体 + 分层决策 + 人类在环）AI Agent 已从单智能体工具进化为复杂系统，成为企业降本增效、价值重构的核心引擎。本文聚焦三大高级架构 —— 多智能体系统（协作 / 竞争 / 分工）、分层决策系统（管理者 - 工作者模式）、人类在环机制，从底层原理、技术细节、优化策略到行业落地进行全维度拆解。结合 MetaGPT、CrewAI 等主流框架实操，融入通信协议（MCP/ACP/A2A/ANP）、分层强化学习（NSGA-II+PPO）等核心技术，搭配真实企业案例与可复用代码片段，帮助架构师、开发工程师快速落地复杂 Agent 系统。无论

基于AutoGen搭建数据分析智能体：自动处理Excel并生成可视化报告目录摘要1 技术原理与架构设计1.1 AutoGen框架核心设计理念1.2 数据分析智能体架构设计1.3 多智能体协作机制

微软AutoGen：多智能体协作的工业级解决方案🌟 嗨，我是IRpickstars！🌌 总有一行代码，能点亮万千星辰。🔍 在技术的宇宙中，我愿做永不停歇的探索者。

【AutoGen革命】多智能体协作系统的架构设计与工程实践根据Gartner 2024预测，到2026年60%的企业将部署智能体协作系统。AutoGen作为微软开源的下一代多代理框架，具备以下突破性优势：

论文复现：Predictive Control of Networked Multiagent Systems via Cloud Computing翻译版本见：论文翻译：通过云计算对联网多智能体系统进行预测控制-CSDN博客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。

我是有底线的