智能体

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。

CAMPHOR

CAMPHOR是一款由苹果团队研发的端侧小型语言模型多智能体框架,通过在设备本地处理用户输入并进行个人上下文推理,实现了高效的隐私保护与快速响应。其分层架构包含高阶推理智能体和多个专家智能体,能够分解复杂任务、与设备工具交互并生成动态执行计划。此外,通过参数共享和提示压缩技术,大幅降低了模型资源需求。

MobA

MobA是一种基于多模态大型语言模型的移动智能体,通过高级全局智能体(GA)和低级局部智能体(LA)的两级架构,实现任务规划、分解与执行,支持跨应用操作和自动化流程。其反思模块助力高效处理复杂任务,广泛应用于个人助理、智能家居控制、移动设备自动化及教育等领域。

WebDreamer

WebDreamer是一款基于大型语言模型的网络智能体,专注于通过模拟和预测网络交互结果来进行高效的任务规划与决策。它具备模拟函数、评分函数以及候选动作生成等功能,能够显著提升网络任务执行的效率与安全性,同时支持多种应用场景,包括网页自动化、智能搜索、客户服务等领域。

iAgents

iAgents是一款由清华大学研发的多AI智能体协作框架,专注于通过个性化AI智能体协助用户完成复杂任务。它利用infoNav推理机制优化信息交换,支持多轮对话与任务解决,同时具备混合记忆机制(清晰记忆与模糊记忆)用于高效信息检索。iAgents广泛应用于会议协调、项目管理、客户服务等领域,显著提升了团队协作效率。

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。 ---

MATRIX

MATRIX-Gen是一个基于多智能体模拟技术的系统,通过构建虚拟社会生成高质量训练指令数据,用于提升大型语言模型的表现。该工具支持多种应用场景,如软件开发、商业活动、医疗诊断、教育和客户服务,能够显著提高模型在不同领域的性能,并促进其自我进化。

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。

AgentSquare

AgentSquare是一款由清华大学团队研发的模块化设计工具,专注于在大型语言模型代理的设计空间内实现高效搜索。其核心功能包括模块化设计、模块重组与进化、性能预测及自动化搜索等,通过标准化接口支持模块间无缝集成,广泛应用于客户服务、个人助理、教育、医疗及金融等多个领域,旨在提升智能体性能并降低推理成本。

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