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在AWS上构建具有Langgraph和Mistral的多代理系统

2025年3月6日 17:02 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基地上使用Langgraph和Mistral模型来创建一个强大的多代理系统，该系统可以通过解决问题解决问题来处理复杂的工作流程。这种集成使可以共同解决复杂问题，模仿人类式的推理和协作的AI代理的创建AI代理。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
代理正在彻底改变生成AI的景观，并充当大型语言模型（LLM）和现实世界应用之间的桥梁。这些聪明的自主系统有望成为行业中AI采用的基石，预示着人类合作和解决问题的新时代。通过使用LLM的功能并将其与专门的工具和API相结合，代理可以处理以前超出传统AI系统无法实现的复杂的多步骤任务。这篇文章中证明的多个城市信息系统体现了基于代理的架构创建复杂，适应能力和高度有能力的AI应用的潜力。由于我们着眼于未来，代理人将具有非常重要的作用，可以发挥出非常重要的作用：通过更深入的，更深入的上下文知识的信息来改善决策，从而使各种研究人员与科学的研究互动，并以科学的范围进行互动，并强调科学的研究，并强调科学的研究，并促进科学的研究，并促进科学的研究，并促进科学的促进，并促进科学的研究，并促进良性的促进性。通过提供更透明和可解释的AI系统构建和部署像本文中的一个类似的多机构系统，将各种数据源和专门的知识确定道德问题汇总在一起，这是迈向释放生成AI的全部潜力的一步。随着这些系统的发展，它们将改变行业，扩大可能性，并为人工智能开放新的门。Solutionoferviewin this Wife，我们探索如何在亚马逊基地上使用Langgraph和Mistral模型来创建一个强大的多主体系统，该系统可以通过协作解决问题来处理复杂的工作流程。该集成使AI代理的创建可以共同解决复杂的问题，模仿人类式的推理和协作。结果是一个系统，该系统提供了有关指定城市的事件，天气，活动和建议的全面细节，以说明如何建立和
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