单Agent与多Agent场景对比 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MDWFwRbJdiu0HfkqyxWcqllonqd/a3目前，更常见的框架主要集中在单Agent场景下。单Agent的核心在于LLM与工具的协同配合。LLM根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果 ...
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深入探究Llama Agents与LangGraph：两大热门Agent框架对比
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ELw1w9uLzicqRUk6jDbc2QAFneb/a1总结一下，如果你的任务需要一个严格定义和控制的流程，LangGraph 会是一个很好的选择，特别是在写作序列方面。而如果你需要灵活性和可扩展性，Llama Agents 无疑是更理想的 ...
组队学习中的多智能体应用开发：AgentScope框架全解析
https://docs.feishu.cn/v/wiki/FEWkwP7ldigFcEkul8Sc2eR0nWf/a9AgentScope框架功能 · 并不是所有的模型其实都是针对muti-agent这样一个场景设计的， · 尤其是有一些模型可能还需要我们自己去组织prompt的形式， · 有些模型可能只支持user跟 ...
吴恩达总结的AI Agent四种模式：各自有何特点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Bt1bw7ns7itObLk8LTTcTBh8njf/a5吴恩达总结的四种Agent模式 ... 图3呈现的就是吴恩达划分的四种模式，其中，相对经典、业界广泛使用的是前两种：Reflection 和Tool Use，而Planning 和Multi-agent 属于比较新颖 ...
「Agent」通俗易懂地聊聊AI Agent（附66个开源+44个闭 ... - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/C0MgwKb77ifs22kPc3KcWpsanOY一种多代理框架，根据一条线的要求，返回PRD、设计、任务或存储库。 https://github.com/geekan/MetaGPT. 43.Mini AGI. 基于GPT-3.5 / GPT-4 的最小通用自治代理。 https ...
常见LLM Agent框架：ChatDev - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Vo4kwaphgi7wlfktRzzcYeahnxb/aa使用AutoGen，开发人员还可以灵活定义agent交互行为。自然语言和计算机代码都可用于为不同的应用编程灵活的对话模式。AutoGen 可作为一个通用框架，构建具有不同复杂性 ...
IoA与传统Agent框架的对比 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NG6Kw6I8qi4vGbk9gBWcLmQbnrc/a6Agent 互联载体，从单设备到多设备大多数多智能体系统()，只能在一个设备上模拟多个智能体，这与现实场景相悖。IoA 支持分布在多个设备和位置的智能体通过网络进行协作。
大模型应用开发框架对比：LangChain、LlamaIndex和Haystack的 ...
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EQGzwZ4kLiy3IokV4ECcV8senVe/a2代理是一个非常通用的、基于提示的组件，它使用大型语言模型，并采用推理来回答超出提取式或生成式问答能力的复杂问题。它对于必须组合来自多个源的信息才能得出答案的多跃点 ...
Agent功能导向框架有何优缺点？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NUZbwM0TmixRywkkfoAc4876ndd/ai观点二：广义的Agent，具有基础智能、角色管理、技能调用、复杂思维、及未来更多的可扩展性 · Agent 的基础能力，包括常识推理、逻辑性等，来源于大模型提供的基础智能。 · Agent ...
Multi-Agent系统的分类与特点 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Lw3xwdckRiV1SrkRpKKcTOgVnlg/a5Agent 是与大模型主动交互的一种重要程序形式，而Multi-Agent则是多个Agent利用大模型完成复杂任务的系统机制。微软的AutoGen 是一个开源的、社区驱动、面向Multi-Agent会话 ...