CoAgents durchbricht die Beschränkungen des traditionellen LLM durch einen innovativen Multi-Intelligenz-Kollaborationsmechanismus. Es unterteilt den Prozess der Werkzeugnutzung in drei spezialisierte Segmente: durchBasis-AgentGenerieren Sie präzise Anweisungen, indem Sieausführender AgentHandhabung der Werkzeuge, dannBeobachtungsagentenParsing-Ergebnisse. Durch diese Arbeitsteilung werden drei wesentliche Verbesserungen erzielt: 1) Vermeidung mehrdeutiger oder nicht ausführbarer Anweisungen durch eine einzige LLM; 2) Ausführungsagenten können sich auf die Optimierung der technischen Details von API-Aufrufen spezialisieren; und 3) Beobachtungsagenten können Schlüsselinformationen aus strukturierten Daten genau extrahieren. Noch wichtiger ist, dass das System eine geschlossene Rückkopplungsschleife bildet, wenn ein Ausführungsfehler auftritt, und dass jeder Agent seine Strategie automatisch auf der Grundlage des Umgebungsfeedbacks anpassen kann, eine iterative Lernfähigkeit, die es dem System ermöglicht, die Effektivität der Werkzeugnutzung kontinuierlich zu optimieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCoAgents: ein Rahmen für das Erlernen der Nutzung von Tools durch multi-intelligente ZusammenarbeitDie
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