What is a Multiagent system? - by Miguel Otero Pedrido

好的，这是对您提供的文章的分析和总结：

语言: 中文

关键字: 多智能体系统, 智能体模式, CrewAI, 智能体依赖, 拓扑排序

概述: 本文是“智能体模式从零开始”系列的第四课，主要介绍了多智能体系统的概念，并通过从头构建一个极简的多智能体框架来深入理解其工作原理。文章借鉴了 CrewAI 的 Crew 和 Agent 概念，以及 Apache Airflow 的任务依赖思想，构建了一个可以定义智能体、智能体依赖关系，并使用拓扑排序来编排智能体执行顺序的框架。这个框架的核心是 Agent 类和 Crew 类，Agent 类负责执行具体任务，而 Crew 类负责管理和调度 Agent。通过一个诗歌创作的例子，展示了如何使用该框架构建一个多智能体应用。文章旨在帮助读者理解多智能体系统的基本原理，并鼓励读者动手实践。

分节阅读:

• A Minimalistic Multiagent Framework

  • 该框架的灵感来源于 CrewAI 的 Crew 和 Agent 概念，Crew 代表协同工作的智能体组，Agent 代表执行特定任务的自主单元。
  • 文章还借鉴了 Apache Airflow 的设计理念，使用 >> 和 << 运算符来建立智能体之间的依赖关系。
  • 在这个微型 CrewAI 框架中，智能体类似于 Airflow 任务，而 Crew 对应于 Airflow DAG。

• The Agent Class

  • Agent 类代表一个智能体，内部集成了 ReAct 技术。
  • 文章提供了一个示例，展示了如何创建一个简单的智能体，并为其配备工具，例如将文本写入 CSV 文件的工具。
  • 运行该工具智能体将在当前目录中创建一个名为 tool_agent_example.txt 的新文件，其中包含文本“This is a Tool Agent”。

• Defining Agent Dependencies

  • 文章使用 >> 运算符来定义智能体之间的依赖关系，例如 agent_2 >> agent_1 表示 agent_2 依赖于 agent_1。
  • 当运行 agent_1 时，其结果将添加到 agent_2 的上下文中。
  • 当运行 agent_2 时，它将使用从 agent_1 收到的上下文来生成其输出。

• The Crew

  • Crew 类负责编排智能体的执行顺序，使用拓扑排序算法。
  • Crew 类还提供了一种可视化依赖关系图的方法，可以使用 crew.plot() 命令生成依赖关系图。
  • 文章通过一个诗歌创作的例子，展示了如何使用 Crew 类来运行多个智能体，并最终将翻译后的诗歌写入文件。

相关工具:

• CrewAI
• AutoGen
• OpenAI Swarm
• Apache Airflow

参考文献:

• Lesson Zero: What is an Agent?
• Lesson One: The Reflection Pattern
• Lesson Two: The Tool Pattern
• Lesson Three: The Planning Pattern
• Topological Sorting

原文链接: https://theneuralmaze.substack.com/p/what-is-a-multiagent-system

一致性检查: 以上总结与原文内容一致，没有出现前后矛盾或与原文不符的地方，段落顺序也与原文保持一致。

source: https://theneuralmaze.substack.com/p/what-is-a-multiagent-system