Programm zur kollaborativen Entwicklung von Multi-Agenten
ZeroGraph ermöglicht eine effiziente Zusammenarbeit mehrerer Agenten durch den folgenden Mechanismus:
- Bedingter Sprung: Verwenden Sie die Syntax nodeA.next(nodeB, 'condition'), um eine logische Beziehung zwischen Knoten herzustellen
- Gemeinsamer Speicher: Alle Knoten greifen über gemeinsame Objekte auf den öffentlichen Datenpool zu
- Asynchrone Synergie: AsyncNode unterstützt die nicht-blockierende Ausführung von Aufgaben, geeignet für Netzwerkanfragen und andere Szenarien
Typischer Entwicklungsprozess:
- Definition von exklusiven Knotenklassen für jeden Agenten (z. B. Suchagent, Analyseagent)
- Erstellen Sie ein Flussdiagramm zur Ausführung und legen Sie die Auslösebedingungen mit der Methode next() fest.
- Führen Sie einen vollständigen kollaborativen Prozess mit Flow
Fall-Optimierung: Das RAG-System kann in Retrieve Node (Datenerfassung), Generate Node (Inhaltserstellung) und Evaluate Node (Qualitätsprüfung) unterteilt werden, die automatisch durch Flow in Reihe geschaltet werden
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelZeroGraph: ein leichtgewichtiges Programmiergerüst für KI-AgentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Entwicklungseffizienz eines Multi-AI-Agenten-Kollaborationssystems verbessern?
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