多智能体系统

AI co

AI co-scientist 是谷歌开发的多智能体 AI 系统,旨在辅助科研人员进行从选题到实验设计的全流程工作。系统基于 Gemini 2.0 构建,具备生成假设、优化方案、文献整合等功能,通过模拟科学方法提升研究效率。已在药物重定向、靶点发现等领域取得进展,展现加速科学发现的潜力。

Praison AI

Praison AI 是一款基于低代码的多智能体框架,支持AI代理的创建与管理,提供顺序、分层和工作流等多种任务执行流程。其特点包括动态路由、并行化执行、记忆功能以及高效的人机协作。适用于企业流程自动化、智能客服、数据分析等多个领域,强调灵活性和可扩展性。

LangGraph

LangGraph 是一款基于图结构的 Agent 框架,专为构建状态化、多智能体系统设计,尤其适用于与大型语言模型(LLMs)协作的场景。其主要功能包括支持循环和条件逻辑、持久性状态管理、人工干预以及与 LangChain 的无缝集成。通过灵活的状态控制和条件边定义,LangGraph 能够高效支持复杂业务流程的自动化,同时具备强大的流式输出能力,广泛应用于客户服务、数据分析、业务流程优化和个性

WiS

WiS是一个基于“谁是卧底”游戏规则的在线AI竞赛平台,专为评估和分析大型语言模型(LLMs)在多智能体系统中的行为而设计。平台提供统一的模型评估接口、实时排行榜、全面的行为评估功能以及详尽的数据可视化支持,旨在为研究人员和开发者提供一个直观且高效的工具,用于测试和优化智能体在复杂交互环境中的表现。

PC Agent

PC Agent是一款基于人工智能的多功能系统,通过模拟人类认知过程,实现复杂数字任务的自动化处理,包括文档编辑、数据分析、项目管理和客户服务等。它采用多智能体系统架构,结合PC Tracker采集的人机交互数据,利用两阶段认知完成流程生成富含认知信息的轨迹,从而支持高效的决策制定与任务执行。

Insight

Insight-V是一款由南洋理工大学、腾讯和清华大学联合研发的多模态大型语言模型,专为提升长链视觉推理能力而设计。该模型通过多智能体系统将任务分解为推理与总结两步,并采用两阶段训练流程优化性能。其渐进式数据生成和多粒度评估方法进一步提升了模型的推理精度,在多个视觉推理基准测试中表现出色。

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架,旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程,优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量,还支持大规模复杂任务处理,同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域,具有高扩展性和低计算成本的特点。

TinyTroupe

TinyTroupe是一款基于大型语言模型的Python库,专注于生成逼真的虚拟人物行为。它通过构建虚拟角色(TinyPerson)与环境(TinyWorld),实现个性化、高自由度的行为模拟,并支持多智能体间的互动。该工具适用于市场研究、产品测试、用户体验优化等多个领域,为企业提供洞察力与决策支持。 ---

Kiroku

Kiroku是一款基于多智能体系统的写作辅助工具,通过模拟导师与学生的互动模式,帮助用户高效组织和撰写文档。其支持用户自定义文档结构,并利用自然语言处理和机器学习技术提供个性化建议,特别适用于学术、商业和技术领域的需求。

Magentic

Magentic-One 是一款由微软开发的通用多智能体系统,通过 Orchestrator 智能体协调 WebSurfer、FileSurfer、Coder 和 ComputerTerminal 等专业智能体,实现复杂任务的跨领域处理。其核心功能包括任务协调与执行、网络信息采集、文件管理、代码编写与执行,以及自适应项目管理。该系统支持模块化设计、模型无关性,并具备强大的自适应特性,广泛应用于企业