我们利用 OpenAI 的 GPT-4o 模型,使用多个大型语言模型代理提出了一个原型自适应学习框架。每个代理都专门针对自适应学习的一个特定方面。代理使用自动生成的多代理框架相互通信。群组通信以不受约束、半约束和完全约束的方式实现。不受约束的代理通信允许自动生成的 GroupChatManager 仅根据代理所擅长的描述来选择下一个要“发言”的代理。半约束代理选择使用了允许和不允许的转换。受约束的代理通信使用状态机来选择下一个代理。使用受约束的通信允许任务排序的可预测性,但在处理任意学生输入方面不太灵活。不受约束的通信偶尔会出现代理角色混淆。我们使用受约束通信的原型系统向学习者传授新材料并测试他们的掌握程度。实现实验的代码是开源的,可在 github 1 上找到。
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