钱忱-大模型驱动的多智能体协同初探

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报告共计：35页

这篇由清华大学钱忱撰写的报告围绕大模型驱动的多智能体协同展开。在当前人工智能发展进程中，大模型需借助自主智能体与动态环境交互，以满足复杂智能应用需求，自主智能体研究呈爆发式增长，我国与国际领先机构处于同一起跑线 。多智能体系统主要有任务完成型和社会模拟型，其核心研究涵盖联盟结构、组织规模、任务目标、行为路由、行为关系和组织行为等方面，群体协作可通过语言交互解决复杂任务 。以ChatDev为例，它通过角色扮演、记忆流和自反思机制进行交互链编排，能有效缓解编码幻觉，实现“降本增效”，CTO还可进行多队伍协作编排 。Co-Learning提出跨任务经验迁移，智能体通过共同实践、记忆和推理积累经验，减少推理步骤，提升任务执行质量，同时经验还可通过相继式和积累式进行动态编辑 。AgentVerse是通用多智能体平台，涵盖智能体招募、协同决策、动作执行和检验评估等流程 。为构建高可拓展的群体协同，MacNet在有向无环图拓扑上部署智能体，通过拓扑排序遍历网络，传播解决方案，支持大规模协同，且性能遵循Sigmoid形趋势 。未来，大模型智能体将朝着多智能体协同演化的方向发展，涉及反馈进化、分工合作、安全检测、协商决策等多个方面，有望在“数字孪生，万物智联”的未来世界发挥重要作用，推动人工智能进一步发展 。

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