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AI代理商从零到英雄 - 第3部分
仅使用Ollama（没有GPU，没有Apikey）从零开始构建AI的ADENTENT，从零到英雄 - 第3部分首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学在本教程系列的第1部分中，我们介绍了AI代理，执行任务，做出决定并与他人进行交流的自动程序。
第1部分 AI代理在本教程系列的第2部分中，我们了解如何使代理商尝试重试，直到通过迭代和链条完成任务为止。
第2部分 迭代和链条单个代理通常可以使用工具有效地操作，但是同时使用许多工具时，它的效率较低。解决复杂任务的一种方法是通过“分裂和争议”方法：为每个任务创建一个专门的代理，并使它们作为多机构系统（MAS）一起工作。
多代理系统（MAS）在MAS中，多个代理商合作实现了共同的目标，通常会解决单一代理人独自处理太难的挑战。他们可以通过两种主要方式进行交互：
- 顺序流 - 代理以特定顺序进行工作，一个接一个地进行工作。例如，代理1完成其任务，然后代理2使用结果完成其任务。当任务相互依赖并且必须逐步完成时，这很有用。层次结构流 - 通常，一个高级代理管理整个过程，并向较低级别的代理提供指令，以关注特定任务。当最终输出需要一些来源时，这很有用。
设置
请参阅第1部分，以进行Ollama和Main LLM的设置。
Ollama导入ollamallm =“ qwen2.5”Vision llm