Die Kernarchitektur von AgentVerse ist in zwei Kategorien unterteilt: Frameworks zur Aufgabenlösung und Frameworks für simulierte Umgebungen. Das Aufgabenlösungs-Framework ist vor allem für Szenarien gedacht, in denen mehrere Intelligenzen bei komplexen Aufgaben zusammenarbeiten müssen, zum Beispiel:
- Software-Entwicklung: Mehrere Intelligenzen sind jeweils für die Anforderungsanalyse, die Codierung und das Testen zuständig
- Beratungsdienste: ein Team von Fachleuten wird gebildet, um die Fragen der Nutzer zu beantworten
- Datenanalyse: Zusammenarbeit bei großen Datensätzen
Das Simulated Environment Framework hingegen eignet sich für Szenarien der Verhaltensbeobachtung und Interaktionsforschung, einschließlich:
- Bildungsforschung: Schaffung von Unterrichtsumgebungen zur Beobachtung von Lehr- und Lerninteraktionen
- Soziale Experimente: Gestaltung von Spielszenarien wie dem Gefangenendilemma
- Spielentwicklung: Aufbau eines NPC Intelligent Body Interaction Systems
Beide Arten von Frameworks unterstützen die gängigen LLM-Modelle und können die Anzahl der Intelligenzen und Verhaltensmuster über Konfigurationsdateien flexibel anpassen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelAgentVerse: ein quelloffener Rahmen für den Einsatz von Multi-Intelligenz-Zusammenarbeit und SimulationDie
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