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Multi agent

使用 LangGraph 构建 RAG 研究多重代理

使用 LangGraph 构建 RAG 研究多重代理

❓引言 — 天真的 RAG 与 代理 RAG 🧠 项目概述 📊 结果 🔚 结论在本文中，我们介绍了一个实用项目，使用 LangGraph 开发了一个 RAG 研究多代理 工具。该工具旨在解决需要 多个来源 和 迭代步骤 才能得出最终答案的 复杂问题。它采用 混合搜索 和 Cohere **重新排序步

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AI智能代理：如何让团队合作更高效？探索多智能体系统的奇妙之旅！

AI智能代理：如何让团队合作更高效？探索多智能体系统的奇妙之旅！

注意：本文适用于正在构建数字产品的产品经理、产品设计师和工程师，特别是在AI领域，目标是构建多AI代理系统，以优化产品和业务的价值，同时通过AI对话解决复杂的用户问题。 当你查看界面时，构建AI对话似乎很简单，包括AI与用户之间的双向互动，以及供用户提问的输入占位符。但在这背后，对于产品开发团队来说，这是一个巨大的挑战。发现用户期望、改进并不断迭代，以便每天更清晰地提供价值，需要许多步

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2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

2025:人工智能代理年--利用 CrewAi 和 Gemini 1.5 构建多代理系统

正如许多专家预测的那样，2025年将成为自主人工智能的年份。这个新兴领域有望通过引入高度自主的系统来重新定义我们与技术的互动，这些系统能够在最小的人类干预下做出决策并执行复杂任务。受到这一理念的启发，我开始构建一个多智能体系统，该系统不仅执行特定任务，还能根据用户定义的主题创建有意义的内容。 在这篇文章中，我将带您了解我构建的系统、我面临的挑战，以及自主人工智能所蕴含的激动人心的未来。

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关于人工智能船员的博客，写关于人工智能船员的博客 | 作者：Ryan A Ellis | Medium

关于人工智能船员的博客，写关于人工智能船员的博客 | 作者：Ryan A Ellis | Medium

介绍 这篇博客的目的是简要展示我使用 crewAI 框架构建的内容以及使其工作的组件。我想测试一下我从 DeepLearning.AI 的短期课程 Multi AI Agent Systems with crewAI 中学到的知识

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多代理人工智能高手：用 CrewAI 构建内容写作人工智能系统 | 作者：Kshitij Kutumbe | Medium

多代理人工智能高手：用 CrewAI 构建内容写作人工智能系统 | 作者：Kshitij Kutumbe | Medium

在 AI 和语言模型的领域中，多代理系统涉及多个独立的参与者，每个参与者都由语言模型驱动，以结构化的方式进行协作。在本博客中，我们将深入探讨 Crew.AI，这是一个用于构建多代理应用的前沿框架。Crew.AI 使 AI 代理能够承担角色、共享目标，并协同工作，模拟一个协调良好的团队的动态。 架构 Crew.AI 的架构是模块化的，由多个关键组件组成，这些组件协同工作，创建一个

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OpenAI的Swarm（第一部分）：简短的参考实现

OpenAI的Swarm（第一部分）：简短的参考实现

一个简短的代码参考，用于构建。 字数：1350 | 预计阅读时间：8分钟 目录简介：多智能体系统的挑战 OpenAI的群体框架概述 [环境设置](https://

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构建基于多代理的 自动递归--计划、执行、再计划流程

构建基于多代理的 自动递归--计划、执行、再计划流程

本博客包含以下三个部分：问题陈述 解决方案方法 结论与参考文献问题陈述 计划、执行与重新计划过程在智能体解决方案的领域并不新鲜。自去年以来，我们一直在实施这些基于智能体的计划-执行-重新计划过程。 因此，当我的一位同事讨论实施这些过程的挑战时，我感到很有趣，因为我认为这是一个讨论得很充分的问题。 但是在与他交谈时，我理解了他计划要做的场景的性质和复杂性，我认

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具有大型语言模型（LLM）的多代理人工智能架构

具有大型语言模型（LLM）的多代理人工智能架构

端到端多智能体实现与LLMs 多智能体架构由多个自主智能体组成，它们协作以完成复杂任务。随着LLMs的最新进展，这种架构已获得显著的关注。 这些智能体能够独立做出决策并执行行动。智能体由大型语言模型（LLMs）驱动。 多智能体架构的工作方式是，你不必指定每一个步骤，我们可以给它们一个目标，它们可以自行确定行动顺序。 这些架构被广泛应用于机器人技术、虚拟助手、协作决策和多模态处

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使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

使用 crewAI 构建多代理 LLM 系统：分步指南

多智能体简介使用 crewAI 的多智能体系统正在改变我们处理复杂决策的方式。通过整合多个人工智能智能体，这些系统实现了自主决策，正在革新医疗、金融和交通等行业。在本博客中，我们将深入探讨多智能体系统的世界，探索其应用、优势以及 crewAI 在这一创新技术中的角色。什么是多智能体系统？多智能体系统（MAS）由多个自主智能体组成，这些智能体相互作用

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多代理协调中的角色扮演与对话范例

多代理协调中的角色扮演与对话范例

在多智能体编排框架的设计中，出现了一个显著的二分法，即角色扮演与对话两种主要范式。这些范式代表了在多智能体交互和任务执行中实现协作效率的不同方法。在本文中，我们将探讨这些范式的性质及其影响、推动其发展的力量，以及其他丰富多智能体编排领域的新兴方法。 但这真的是一个简单的二元对立吗？ 当然不是！角色扮演框架，以 [CrewAI](https://readmediu

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利用多代理 RAG 构建企业人工智能应用程序！

利用多代理 RAG 构建企业人工智能应用程序！

作者: Pavan Belagatti 和 Madhukar Kumar 在快速发展的AI领域中，[多智能体检索增强生成](https://readmedium.com/how-to-build-enterprise-ai-apps

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CrewAI：由人工智能代理组成的个人军队，为您协同工作

CrewAI：由人工智能代理组成的个人军队，为您协同工作

CrewAI框架是什么？ AI协作的力量有太多值得提供的。CrewAI旨在使AI代理能够承担角色、共享目标，并以一个紧密合作的单位运作——就像一支运转良好的团队。无论您是在构建智能助手平台、自动化客户服务团队，还是多代理研究团队，CrewAI都为复杂的多代理交互提供了基础。 换句话说，CrewAI是一个代理框架，允许我们创建代理来帮助我们解决简单（优化）或复杂的任务（例如开发

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探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

探索人工智能代理格局：深入分析 Autogen、CrewAI、LlamaIndex 和 LangChain...

本文将为您提供清晰的可视化，帮助您在开发“代理应用程序”时选择适合您业务用例的框架或工具。 介绍 在快速发展的人工智能领域，一种新的范式正在出现，这种范式承诺将彻底改变我们与AI系统的互动和利用方式：AI代理。这些复杂的软件实体代表了从传统的单一目的AI模型到动态协作系统的根本转变，这些系统能够通过协调努力和专业知识解决复杂挑战。 本综合指南探讨了四个塑造AI代理未来的领先框架：A

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Langflow 1.1 发布

Langflow 1.1 发布

对代理管道的愉快邀请！ 🚀 我们很高兴地分享 Langflow 1.1！此版本包含使 genAI 开发更加灵活、互动和愉快的更新。无论您是在构建语言模型管道、开发 RAG 系统，还是深入多代理编排，Langflow 1.1 都提供了强大的增强功能，让您的项目更上一层楼。让我们深入了解新内容吧！ 全新视角：重新设计的用户界面 Langflow 1.1 引入了全新

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Magentic-One：执行复杂任务的通用多代理系统的崛起

Magentic-One：执行复杂任务的通用多代理系统的崛起

本期内容：Magentic-One 的革命性是什么？ 协调者在任务解决中的角色 多代理系统的优势和局限性 对未来自主协作的影响👋 介绍 在历史的很大一部分时间里，人类的创造力依赖于合作。从建设城市到进行复杂的科学研究，我们的物种在专业化团队合作中蓬勃发展。今天，人工智能正进入这一领域，不再是作为解决孤立问题的个体代理，而是作为能

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Magnetic-One 如何重新定义多代理人工智能系统

Magnetic-One 如何重新定义多代理人工智能系统

如果你像我一样，总是对 AI 的发展充满好奇，你会知道我们已经到了一个单一模型无法解决高度复杂任务的阶段。引入 Magnetic-One，微软研究院的多智能体 AI 系统，最近引起了广泛关注。我花了一些时间来探索它，相信我，这不仅仅是另一个流行词——它确实有真正的潜力。 以下是我对 Magnetic-One 突出的看法，它如何与我的问题解决方法相一致，以及最重要的，你如何让

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构建动态多代理工作流：利用 LangChain 和 LangGraph 实现人工智能协作

构建动态多代理工作流：利用 LangChain 和 LangGraph 实现人工智能协作

本文利用 LangChain 和 LangGraph 创建一个简单的多智能体系统。智能体协同工作以完成任务。第一个智能体生成一系列随机数字，第二个智能体将这些数字乘以 10。每个智能体使用 OpenAI 的 GPT-4o API 来执行这些任务。 本文遵循基于工作流的架构，智能体根据分配的任务进行交互。在这篇文章中，我们将逐步分析脚本的每个部分以及它如何为整体流程做出贡献。

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使用 CrewAI 构建多代理系统

使用 CrewAI 构建多代理系统

AI代理正在通过独立分析数据、做出预测和推荐最佳行动来改变各个行业。这些智能程序不仅擅长独立执行任务，还在与其他代理协作方面表现出色，使它们在销售、市场营销和教育等领域成为宝贵的资产。 例如，在市场营销中，AI代理可以评估客户偏好，识别个人兴趣，并制定个性化的活动，以促进客户参与和满意度。在教育中，这些代理同样可以被利用来个性化学习路径，通过将课程与学生的独特需求和目标对齐来增强教育体

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OpenAI Swarm vs LangChain LangGraph：多代理框架详解

OpenAI Swarm vs LangChain LangGraph：多代理框架详解

Ankush k Singal 介绍 人工智能的世界正在迅速发展，创建涉及多个代理的复杂工作流程的能力变得越来越重要。在这个领域中，OpenAI Swarm 和 LangChain LangGraph 是两个备受关注的框架。本文将深入探讨这两个框架，探索它们的功能、优势和理想用例，以帮助您决定哪个框架可能

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六顶思考帽 + CrewAI 流程：利用人工智能农业做出更明智的决策

六顶思考帽 + CrewAI 流程：利用人工智能农业做出更明智的决策

“当时看起来是个好主意。”- 摘自 *大西部七侠*利用AI代理进行明智决策 “当时看起来是个好主意。”这句台词借自《七侠荡寇志》，常常是我们在反思过去决策时的共同感受。有时，我们不禁想，如果有更多的信息，是否能帮助我们做出更好的选择。但是，我们到底是如何做出决策的呢？我们依赖于自己的知识——存储在脑海中的信息，也许是经过索引和归档的——以及专家的见解。但

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利用 CrewAI 构建自主多代理系统

利用 CrewAI 构建自主多代理系统

什么是多智能体自主系统以及如何使用CrewAI和LangChain构建一个？ 动机 实际上，我们对这些概念并不陌生；我们从电影中了解到它们。一个人指挥他们的AI，而AI通过使用各种工具来执行这些命令。这就是我们今天在AI系统崛起的道路上所走的方向。时代正在逐渐变化。在过去，人们无法独自完成一项任务，需要一个团队。没有团队，他们要么在一段时间后精疲力竭，要么达到能力的极限。最

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用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

用于构建多代理系统的 LangGraph、Autogen 和 Crewai 比较研究

随着我们进入多智能体系统（MAS）的领域，了解专门为此目的设计的各种编程语言至关重要。在本文中，我们将通过比较 LangGraph、Autogen 和 Crewai —— 该领域的三大重要参与者，深入探讨 MAS 开发的世界。 介绍 多智能体系统（MAS）在各个行业中变得越来越重要。MAS是由多个智能体组成的系统，这些智能体相互之间以及与环境进行交互，以实现特定目标。在可用于构建M

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利用 LangChain 和 LangGraph 进行多代理对冲基金模拟

利用 LangChain 和 LangGraph 进行多代理对冲基金模拟

多智能体对冲基金模拟与 LangChain 和 LangGraph 该项目演示了如何使用多智能体设置来模拟对冲基金的分析过程。它展示了一种实用的方法来构建一个系统，该系统利用 AI 智能体收集和分析金融数据，这种设置可以进一步扩展和定制。在这里，我将分解该项目，其中涉及一个投资组合经理和三个分析师智能体（基本面、技术面和情绪面），每个智能体在收集和处理股票数据方面被分配了特定角色。

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在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

在软件应用程序中使用 AutoGen 的实用指南

更新：虽然这篇文章是在四个月前写的，但 AutoGen 自那时以来变化很大。对于我代码示例中可能过时的内容，我深感歉意。 如果您想了解 AutoGen，可以查看 文档、Colab 笔记本 和 [博客

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本地探索 Swarm 多智能体框架

本地探索 Swarm 多智能体框架

Swarm 是一个实验性样本框架，用于模拟轻量级多智能体框架，旨在教育目的。通常它与 Open AI Key 一起使用，但我们可以更改为使用本地的 Ol

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