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通过多种具有多种专业知识和工具的LLM授权代理的合作，多代理系统在解决现实世界中的问题方面取得了令人印象深刻的进步。给定用户查询，需要将查询分解为可以分配给能够求解它们的合适代理的多个子任务中的元代理，以多代理系统的大脑为大脑。在这项研究中，我们确定了面向代理计划的三个关键规定原则，包括解决性，完整性和非差额，以确保可以有效地解决每个子任务，并对对用户查询的满意响应进行质疑。这些原则进一步激发了我们提出的AOP，这是一个新型的多代理系统中面向代理计划的框架，利用快速的任务分解和分配过程，然后通过奖励模型进行有效，有效的评估。根据评估结果，元代理还负责迅速对子任务和调度进行必要的调整。此外，我们将反馈循环集成到AOP中，以进一步提高此类解决问题过程的有效性和鲁棒性。广泛的实验证明了与单一机构系统和多代理系统的存在计划策略相比，AOP在解决现实世界中的问题方面的进步。源代码可在https://github.com/lalaliat/agent-entiented-planning上找到。
多代理系统中面向代理的计划
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