llama-agents

多智能体系统的异步框架

llama-agents 多智能体系统异步框架控制平面消息队列 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

llama-agentic-system - 基于Llama 3.1的多功能智能系统

Githubllama-agentic-system代理任务分布式系统大语言模型安全评估开源项目

llama-agentic-system是基于Llama 3.1构建的智能系统,具备任务分解、多步推理和工具使用能力。系统集成了模型推理、安全检查和代码执行环境,并通过Llama Guard进行内容过滤,为开发者提供了构建生成式AI应用的完整工具链。

llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架

Githubllama-cpp-agent函数调用大语言模型开源项目结构化输出聊天界面

llama-cpp-agent 是一个开源框架，提供与大型语言模型（LLMs）互动的多种接口，包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具，适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景，具有简单聊天、结构化输出、RAG（检索增强生成）和代理链功能。

atomic-agents - 基于原子设计理念的AI多智能体开发框架

AI框架Atomic AgentsGithub可扩展多代理系统开源项目模块化

Atomic Agents框架采用模块化设计，便于扩展和使用。它基于原子设计理念，强调组件的单一功能和可重用性。框架集成了Instructor和Pydantic，支持多种语言模型API。开发者可利用其工具和代理快速构建AI应用，适用于不同开发环境。项目提供详细文档和示例，持续接受社区贡献以促进功能完善。

agents - 轻量级AI代理开发框架

GithubGlobe Agent FrameworksLLM编程上下文管理代码生成开源框架开源项目

Globe Agent Frameworks提供了一系列精简的LLM提示和编程技术。该项目通过最小化可复制的代码示例，展示了AI代理编程的核心概念，包括内部独白、目标导向编程和结构化输出。此外，它还包含上下文管理和代码生成的示例。开发者可以通过复制和修改这些代码来创建自定义AI代理解决方案。

agents-flex - 基于 Java 的 LLM 应用框架，集成多功能模块，提升开发效率

Agents-FlexGithubLLMLangChainOpenAi开源项目聊天机器人

该项目是一个基于 Java 的 LLM 应用框架，包含 LLM 访问、提示模板、函数调用、内存管理、嵌入和向量存储、资源加载器和文档处理等功能模块，支持 OpenAi、Qwen 和 SparkAi 等多种 LLM 进行对话交互。框架还支持顺序链、并行链、循环链及各类链节点，适用于复杂应用场景。用户可通过简单代码示例快速上手。

lagent - 一个专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计的开源轻量级框架，

GithubLagent大语言模型开源开源项目智能代理流式输出

Lagent是一个开源轻量级框架，专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计。该框架提供流式输出接口，统一的接口设计及完备的API文档，支持多种模型和代理的快速开发。了解Lagent的核心功能和技术架构，助力开发效率。

awesome-llm-agents - LLM代理资源一览，涵盖框架、应用与平台

Awesome LLM agentsGithubHaystackLangchainLlama IndexVisualGPT开源项目

本列表收录了优秀的LLM代理资源，涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等，旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源，支持社区开发。

llamafile - 单文件执行的开源LLM部署框架

GithubLLMllamafile人工智能开源开源项目本地运行

llamafile项目将开源语言模型(LLM)封装为单个可执行文件，无需安装即可在本地运行。它集成了llama.cpp和Cosmopolitan Libc，支持跨平台使用，并提供Web界面和OpenAI兼容API。该框架简化了LLaVA、Mistral等多种LLM的部署流程，方便开发者和用户快速访问和应用这些模型。

LLM_MultiAgents_Survey_Papers - 解析LLM多智能体系统的架构与应用研究

EfficiencyFrameworkGithubLLM-basedMulti-AgentsProblem Solving开源项目

本文综述了基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统的最新研究成果，涉及智能体框架、编排与效率、问题解决、世界模拟及数据集与基准等五个主要领域。通过分类总结和实际案例分析，为学术研究者和行业从业者提供详尽指导。

agents - 符号学习驱动自我进化的语言智能体

Agents 2.0Github多代理系统开源项目符号学习自我进化语言损失

Agents 2.0通过符号学习框架，实现语言智能体的自我进化。该框架借鉴连接主义学习方法，采用语言损失、梯度和权重更新机制，实现智能体训练中的前向传递、损失评估和后向传播。适用于优化多智能体系统，增强了语言智能体的训练和评估能力，适合自然语言处理和自主智能体研究的开发者。

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