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论文AgentVerse - 多LLM环境模拟框架
AgentVerse是一个旨在促进在各种应用中部署多个基于LLM的智能体的框架。它主要提供两种框架:任务解决和模拟。
任务解决框架
这个框架将多个智能体组装成一个自动多智能体系统,以协作完成相应的任务。应用场景包括软件开发系统、咨询系统等。
在这种模式下,多个智能体作为一个整体系统来解决复杂任务,每个智能体扮演特定角色并贡献自己的专长。智能体之间可以互相协作、交流信息,共同推进任务的完成。
模拟框架
这个框架允许用户设置自定义环境,以观察多个智能体之间的行为或与之互动。应用场景包括游戏、基于LLM的智能体社会行为研究等。
在模拟环境中,用户可以定义智能体的角色、行为规则和交互方式,然后观察智能体在该环境中的表现和互动过程。这为研究智能体的涌现行为提供了平台。
主要特点
- 灵活的环境设置:可以自定义智能体角色、行为规则、交互方式等
- 支持多种LLM模型:可以使用OpenAI API、本地模型等
- 提供GUI界面:方便可视化观察智能体行为
- 内置多种示例场景:如教室、囚徒困境等
- 可扩展性强:用户可以方便地自定义新的环境和智能体
使用方法
AgentVerse提供了命令行和GUI两种使用方式:
- 命令行模式:
agentverse-simulation --task simulation/nlp_classroom_9players
- GUI模式:
agentverse-simulation-gui --task simulation/nlp_classroom_9players
用户可以根据需要选择不同的预设场景,也可以自定义新的环境配置。
AgentVerse为构建和研究多智能体系统提供了灵活强大的工具,有助于探索LLM智能体的协作和涌现行为。它具有广阔的应用前景,值得研究人员和开发者深入探索。
