XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System代理的
TouringMachines：动态、合理、移动代理的架构
自动化工厂、核电站、电信中心和空间站等设施的计算机控制操作环境正变得越来越复杂。随着这种复杂性的增加，使用集中管理和调度策略来控制此类环境将变得越来越困难，这些策略既能应对意外事件，又能灵活应对可能随时间发生的操作和环境变化。解决这个问题的一个越来越有吸引力的方法是将此类操作的控制权分配给许多智能的、能够完成任务的计算代理。现实世界领域可能由多个代理组成。在这样的领域中，代理通常会执行许多复杂的任务，这些任务需要在一定程度上关注环境变化、时间限制、计算资源界限以及代理的短期行动可能对其长期目标产生的影响。在现实世界中操作意味着必须在时间和空间的多个粒度级别上处理意外事件。虽然代理必须保持反应能力才能生存，但如果代理要与其他代理协调其行动并以有效的方式处理复杂任务，则需要一定程度的战略和预测决策。本论文提出了一种新的集成代理架构，旨在为具有
多代理系统中面向代理的计划
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。
chatgpt和人工智能代理的时代
OpenAI模型（和Microsoft的Copilot）现在将能够在计算环境中与其他应用程序进行交互。也就是说，它可以将计算机通过与其他应用程序（甚至外部计算机系统）的接口移动。不仅可以处理图像，文本或视频，还可以参与PC接口和外部系统，其中可能包括人类或其他AI工具。在某种程度上，随着时间的推移，OpenAI和Microsoft AI代理将能够像人类用户一样使用计算机，执行任务并与外部系统进行对话。LLMS涡轮增压可能会移动光标，单击按钮并输入文本。，用户将不仅可以与AI代理进行交谈，而是能够要求他执行任务。
在复杂的环境中预测：股票流量一致的基于代理的仿真模型中的机器学习销售期望
本文的目的是研究代理人行为规则中复杂程度的不同程度如何影响个人和宏观经济的表现。，我们分析了引入基于代理的宏观模型企业的效果，该公司能够通过使用简单的机器学习算法来制定有效的销售预测。这些技术能够提供公正的预测并具有一定程度的准确性，尤其是在遗传算法的情况下。我们观察到机器学习允许企业可以增加利润，尽管这会导致工资份额下降和长期长期增长率较小。预测方法能够提出期望，这些期望在冲击不大时保持公正，因此提供了预测能力，在一定程度上可能与卢卡斯的批评一致。关键字：基于代理的模型，机器学习，遗传算法，预测，政策冲击。JEL分类：C63，D84，E32，E37。
OpenShift容器平台4.14与基于代理的安装程序
控制平面主机之一在启动过程开始时运行辅助服务，并最终成为引导程序主机。此节点称为Rendezvous主机（节点0）。辅助服务确保所有主机都满足要求并触发OpenShift容器平台群集部署。所有节点都具有写入磁盘的Red Hat Enterprise Linux CoreOS（RHCOS）图像。非引导节点重新启动并启动集群部署。重新启动节点后，会合主机重新启动并加入群集。引导程序已完成，并且部署了群集。
混合动力团队Tetris：混合多代理的新平台，...
摘要。Metcalfe等人（1）认为，人类伙伴关系的最大潜力在于它们在高度复杂的问题空间中的应用。在此，我们讨论了三种不同形式的混合团队智能，并认为在所有三种形式中，在正确的条件下，人类和机器智能的杂交可以有效。我们预见到有效的混合智能创造的两个重要的研发（R＆D）挑战。首先，随着时间的推移，机器智能和/或人类行为或能力的基本变化的快速进步可以超过研发。第二，混合智能在未来的条件是未知的，但不太可能与当今的条件相同。克服这两个挑战都需要对多个以人为中心和机器为中心的学科有深入的了解，这为进入该领域带来了巨大的障碍。在此，我们概述了一个开放的，可共享的研究平台，该平台创建了一种混合团队智能形式，该智能在代表性的未来条件下起作用。该平台的目的是促进新形式的混合情报研究，允许以人为中心或以机器为中心的个人快速进入该领域并启动研究。我们的希望是，通过在平台上进行开放的社区研究，可以在目前不同的研发社区中迅速传达人类和机器智能的最先进进步，并允许混合团队情报研究保持科学进步的最前沿。
HPVSIM：基于代理的HPV传播和宫颈疾病模型
在2020年，WHO制定了首个加速宫颈癌的全球战略，概述了未来十年实现的一套雄心勃勃的目标。同时，新的工具，技术和策略正在管道中，可以改善筛查性能，扩大预防性疫苗的覆盖范围，并防止对致癌HPV的获取，持久性和进展。详细的机理建模可以帮助确定与宫颈癌作斗争的当前和未来策略的组合。需要开源建模工具来转移此类评估的能力。在这里，我们介绍了人类乳头瘤病毒模拟器（HPVSIM），这是一种新的，灵活的基于弹性的模型，可以通过国家特定的重要动态，结构化的性网络，共同传播HPV基因型，B-和T细胞介导的免疫力以及高分辨率疾病自然历史来参数。HPVSIM设计采用用户优先镜头设计：它是在Python中实现的，具有用于模拟常用干预措施的内置工具，包括一组全面的测试和文档，并在笔记本电脑上快速运行（秒至分钟）。没有牺牲有用的复杂性：该平台是灵活的，可以定制场景建模。
基于模糊代理的仿真，用于管理一支自动工业车队的电池电池
摘要：本文提出了使用模糊逻辑来探索自动工业工具（AIVS）的电池充电管理的多代理模拟。这种方法通过分布式系统提供适应性和韧性，可容纳AIV电池容量的变化。结果突出了自适应模糊模型在优化充电策略，提高运营效率和遏制能耗的功效。动态因素（例如工作负载变化和AIV基础结构通信）以启发式方式考虑，强调了自主系统中灵活的协作方法的重要性。值得注意的是，能够根据能源关税优化充电的基础设施可以大大减少高峰时段的消耗，从而强调了此类策略在动态环境中的重要性。总体而言，该研究强调了将适应性模糊的多代理模型纳入AIV能源管理以推动工业运营中的效率和可持续性的潜力。
中央银行基于代理的建模
在过去十年中，基于代理的模型（ABM）越来越多地用作经济政策机构中的分析工具。本文通过调查中央银行和其他相关经济政策机构的与ABM相关的研究和政策产出来记录这一趋势。我们将这些研究和报告分为三个主要类别：（i）与中央银行授权有关的应用研究，（ii）支持ABMS进步的技术和方法论研究； （iii）将ABMS整合到政策工作中的例子。我们的发现表明，ABM已成为中央银行履行其职责的有效补充工具，尤其是在2007 - 09年全球金融危机之后的授权延长之后。在承认有改进的空间仍然存在的同时，我们认为将ABM纳入中央银行的分析框架可以支持对现有和新兴经济挑战（包括金融创新和气候变化）的更有效的政策响应。
气候变化对南部高卢南部农业和经济的影响：基于代理的建模的新观点
罗马气候最佳（RCO）和后期的古董小冰河时代（Lalia）对罗马帝国的兴衰产生了什么影响？我们的文章提出了一种基于代理的建模（ABM）方法，以评估气候变化对南部高卢南部葡萄园，橄榄树和谷物农场的利润的影响，这是罗马时期的主要财富来源。该ABM模拟了一个农业生态系统模型，该模型从古气候数据中处理潜在的农业产量值。该模型计算出销售农作物的农业剥削的收入，其年度体积根据气候和市场价格而变化。通过从收入中扣除运营和运输成本来计算不同农业剥削的潜在利润。我们得出的结论是，罗马时期的温暖和潮湿的气候可能对公元前2世纪和公元3世纪之间的葡萄酒和橄榄农场的盈利能力产生了极为有益的影响，但对谷物生产的影响较小。随后，在古董晚期的冰河时代晚期（公元4世纪），农场的潜在盈利能力显着下降。将我们的模型结果与考古数据进行比较，使我们能够讨论这些气候波动对农业和经济增长的影响，然后从古物的开始到结束。