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 ...
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IoA与传统Agent框架的对比 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/NG6Kw6I8qi4vGbk9gBWcLmQbnrc/a6我们认为，未来一定会诞生更多，能达到甚至超过人类水平的Agent，而我们，要打造Agent 时代下的全新平台。看到了IoA，更加坚定了我们的信念，也更加让我们相信，在不远的将来，彼此 ...
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 ...
「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/C0MgwKb77ifs22kPc3KcWpsanOY1） **反思与完善： **Agent中设置了一些反思完善的Agent机制，可以让其进行自我批评和反思，与其它一些信息源形成对比 ... 一种多代理框架，根据一条线的要求，返回PRD、设计、 ...
大模型应用开发框架对比：LangChain、LlamaIndex和Haystack的 ...
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EQGzwZ4kLiy3IokV4ECcV8senVe/a2举个例子，你问大模型今天天气怎么样，这需要去联网查询天气服务，如果没有代理层，它只能回答过去的天气数据，不过现在好多大模型都加入了联网功能，你的问题在它的知识库找不到 ...
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 ...
Agents框架的核心类：Agent、SOP和Environment - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RBbEwiPQ9igbg4k8c8EcUsfNnEf/a7Agents 框架探索了通过结合基于推理图的符号主义(symbolism) 推理和基于LLM 的连接主义(connectionism) 推理，来结合高层次的世界模型知识和低层次的简单推理泛化能力，从而 ...
吴恩达总结的AI Agent四种模式：各自有何特点？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Bt1bw7ns7itObLk8LTTcTBh8njf/a5AI Agent的概念和框架是理解其功能和潜力的基础。目前已有数十篇关于AI Agent的行 ... 与之形成对比的是Agentic Workflow（智能体性工作流）。如果一样是写论文 ...
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 ...
国内智能体（AI Agent）产品、框架试用及综述 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/PWROw7EUuiXiPuk52XfcDUljnId作者：北方的郎原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/688727771 AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。