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通过 Amazon Bedrock 上的多代理协作解锁复杂问题解决方案
AWS 的研究团队已广泛致力于构建和评估多代理协作 (MAC) 框架，以便客户可以在 Amazon Bedrock Agents 上协调多个 AI 代理。在这篇文章中，我们探讨了多代理协作 (MAC) 的概念及其优势，以及我们 MAC 框架的关键组件。我们还深入探讨了我们的评估方法，并介绍了我们研究的见解。
来源:亚马逊云科技 _机器学习专门用于特定任务的基于大型语言模型 (LLM) 的 AI 代理已展示出出色的解决问题能力。通过结合多个智能专业代理的推理能力，多代理协作已成为解决更复杂、多步骤工作流程的强大方法。
多代理系统的概念并不完全是新的 - 它起源于可追溯到 20 世纪 80 年代的分布式人工智能研究。然而，随着 LLM 的最新进展，专业代理的能力在推理、决策、理解和通过语言和其他模态生成等领域得到了显著扩展。例如，单个景点研究代理可以执行网络搜索并根据用户偏好列出潜在目的地。通过创建专业代理网络，我们可以结合多个专业代理的优势来解决日益复杂的问题，例如通过考虑附近城市的天气预报、交通状况、航班和酒店可用性、餐厅评论、景点评级等来创建和优化整个旅行计划。
AWS 的研究团队已广泛致力于构建和评估多代理协作 (MAC) 框架，以便客户可以在 Amazon Bedrock Agents 上协调多个 AI 代理。在这篇文章中，我们探讨了多代理协作 (MAC) 的概念及其优势，以及我们 MAC 框架的关键组件。我们还深入探讨了我们的评估方法，并介绍了我们研究的见解。更多技术细节可在我们的技术报告中找到。
Amazon Bedrock Agents 技术报告多代理系统的优势
与单代理方法相比，多代理协作具有几个关键优势，主要源于分布式问题解决和专业化。
分布式问题解决 专业化