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使用大型语言模型（LLM）来规划和编排多个代理，或使用大型模型（LM）来完成复杂的任务。

AgentChain多模态大型语言模型任务编排交互代理Github开源项目

AgentChain采用先进的的大型语言模型，提供基于自然语言输入的规划与决策能力，支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务，适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作，并可定制以满足各类项目需求，从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外，AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。

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AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理，并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。
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AgentCloud是一个开源平台，帮助公司构建和部署私有LLM聊天应用，确保团队可以安全地与数据互动。平台包括Python开发的Agent Backend、Next.js构建的Webapp和Rust实现的Vector Proxy，支持集成Qdrant向量数据库和Google Cloud服务。平台提供详细教程和文档，方便用户快速上手。AgentCloud有一个活跃的社区和公开路线图，欢迎用户贡献和反馈。
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GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器
Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料，实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务，以及模拟人际交互，进而推动智能代理与人类互动的全面发展。
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