多智能体

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。

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。 ---

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。

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。

DrivingDojo

DrivingDojo是一个由中国科学院自动化研究所与美团无人车团队合作研发的数据集,包含18,000个视频片段,涵盖全面的驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。它定义了动作指令跟随(AIF)基准,用于评估世界模型的预测能力,并支持自动驾驶算法开发、世界模型训练、多智能体交互模拟及罕见事件处理等多个应用场景。

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。

AgentScope

AgentScope是一个由阿里巴巴集团开源的多智能体开发平台,支持构建和部署复杂的多智能体应用。它提供易用的拖拽式界面、实时监控和丰富的开发资源,涵盖聊天、图像生成、文本嵌入等任务。AgentScope具备高鲁棒性、分布式支持及容错机制,同时支持多模态数据处理和外部知识库的整合,适用于智能助手、客户服务、软件工程、社会模拟和教育培训等多个应用场景。

Kheish

Kheish 是一款基于大型语言模型的开源多智能体协作平台,支持复杂任务的分解与处理。它通过多智能体工作流、模块化集成和反馈循环机制,实现任务的高效执行与优化。Kheish 可无缝接入外部模块,如文件系统、Shell 和向量存储,广泛应用于代码审计、法律文件分析、客户服务自动化、内容创作等领域。

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。

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。