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Orchestration

模块化人工智能中的代理协调:设计不断发展的系统

模块化人工智能中的代理协调:设计不断发展的系统

虽然头条新闻聚焦于越来越大的语言模型和计算突破,但一种更为安静的演变正在塑造我们构建 AI 系统的方式。 这一转变并非关于规模——而是关于交响乐。 传统的单体 AI 架构,尽管无疑强大,但正面临实际限制。这些 AI 系统旨在在单一模型中处理多样化任务,但在面对真实企业环境的复杂性时,往往会出现问题。随着组织在多个领域和工作流程中部署 AI,单体系统的挑战变得显而易见:僵化的架构抵制修

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掌握CrewAI秘籍 2:如何用“Flows”打造智能化工作流?惊艳实用技巧大揭秘!

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事件驱动的 AI 工作流 工作流允许我们协调任务并管理团队。 上一章:我们可以将多个团队和任务串联在一起,构建 AI 工作流。 工作流在不同任务之

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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 CrewAI Flows 实现人工智能工作流程自动化

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CrewAI CrewAI 是一个尖端的 Python 框架,用于协调角色扮演和自主 AI 代理。通过构建“团队”由专业代理,我们可以自动化任务、生成创意文本格式,并以全新的方式访问信息。本文将指导您如何使用 CrewAI 的 Flow 功能创建简单项目。 流程 CrewAI 流程是一个强大的功能,旨在简化 AI 工作流程的创建和管理。流程允许开发人员与多个任务和团队协

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选择合适的人工智能代理框架:LangGraph vs CrewAI vs OpenAI Swarm

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对使用 3 种不同框架构建的相同 Agentic Finance 应用程序进行深入比较。 我们将涵盖的内容什么是代理? 深入了解我们如何定义代理,以及它们与AI管道和独立LLM的区别。 使用3个流行的代理框架构建的实践示例: LangGraph、CrewAI和OpenAI Swarm([完整代码](https://github.com/relari-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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