#多智能体系统

本项目通过构建自动化沟通代理框架，研究大型语言模型在复杂任务中的协作和认知过程。采用角色扮演和初始提示技术，提升聊天代理的任务完成能力，并与人类意图保持一致。该开源库提供多种代理、任务和模拟环境，支持相关研究。

AutoGen是一个先进的开源AI框架，专为构建和管理AI代理而设计，支持强大的多代理合作和多样化的大语言模型。通过自动化和人工融合的工作流，AutoGen优化了复杂的AI应用，获得广泛应用和社区支持。

Autonomous Agents项目每日更新研究论文，涵盖大模型推理计算、递归多代理系统、身份生成等多个领域。该项目致力于通过推理计算优化、任务环境生成和工具管理等方式，提高自主代理人的效率与功能。每篇论文经过评审，展示了LLM模型在角色模拟、法律咨询和心理健康咨询等领域的应用。了解最新技术和实际案例，洞见自主代理人的发展趋势。

LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统，通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块（编程和检查代理）生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面，允许直接干预操作过程，大幅提升数据科学实践和分析模式。

PraisonAI是一个集中式框架，用于简化多智能体系统的创建和编排。该框架支持100多种大语言模型，提供多智能体UI、AI代理聊天和代码库交互等多种界面。PraisonAI强调易用性和定制化，适用于各种大语言模型应用场景。框架特点包括自动AI代理创建、YAML配置和自定义工具集成。

llama-agents是一个异步框架，用于构建和部署多智能体系统。它支持智能体间通信、分布式工具执行和人机交互。框架将智能体视为服务，通过消息队列处理任务，由控制平面管理整个网络。支持本地和服务器启动模式，适合开发和生产环境。内置监控工具便于系统观察和交互。

LangGraph Cloud Example项目展示了LangGraph库在构建和部署复杂多角色LLM应用方面的实践。该项目提供了一个示例代理，展现了LangGraph构建有状态、多步骤LLM应用的核心功能。开发者可通过LangGraph Cloud将应用快速部署为生产级HTTP微服务，并获得内置的持久性支持。这个示例为开发者提供了入门模板，有助于充分发挥LangGraph的潜力，创建高级AI应用。

Invicta AI是一个多智能体生态系统平台，支持构建和编排AI代理团队以自动化复杂工作流程。平台特点包括专业AI代理协作、灵活团队结构和实时同步知识库。支持多种语言模型，具备批处理和自我改进能力。适用于客户支持等场景，提供24/7个性化响应、定制聊天界面及与现有工具无缝集成。平台还提供分析功能，助力洞察交互、跟踪使用和发现关键见解。

multi-agent-concierge项目展示了一种创新的多智能体协作系统。该系统通过任务智能体（如股票查询、用户认证、账户余额查询和资金转账）和元智能体（如协调、编排和延续）的协作，高效处理复杂用户请求。这种架构适用于大规模、多任务场景，为开发高效智能的客户服务系统提供新思路。

本项目汇集了具身人工智能(Embodied AI)领域的精选资源，包括最新研究论文、工具及相关资料。内容涵盖语言模型驱动的智能体、机器人技术、导航等多个方向，全面追踪具身AI的研究和产业进展。为研究人员和开发者提供参考，深入探讨智能体在物理或虚拟环境中的感知、决策和行动机制。

Jason是一个开源的多智能体系统开发框架，基于AgentSpeak语言扩展。它为人工智能和多agent系统研究提供了强大的平台，具备丰富的自定义功能和完整的操作语义实现。该项目采用GNU LGPL许可证，提供全面的文档支持，支持命令行操作和作为库集成使用，适合各类多智能体系统的开发和研究。

Awesome-AI-Agents汇集了大型语言模型驱动的自主代理和多智能体系统资源。涵盖自主任务解决、多智能体协作和社会模拟应用，以及智能体构建框架。项目还包含基准测试、评估工具和连接LLM与现实世界的平台，为AI代理技术研究和开发提供全面参考。

AutoGen-AGI项目旨在推动自主智能体向AGI特性靠拢。基于Microsoft的AutoGen框架，该项目引入了智能体议会决策、高级群聊动态、对话连续性等增强功能。集成了先进的RAG技术和领域发现功能，支持自定义智能体开发。项目展示了智能体团队处理复杂任务的能力，如编写和执行其他智能体团队。