Интернет агентов: создание сети гетерогенных агентов для совместного интеллекта

Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence

July 9, 2024

Авторы: Weize Chen, Ziming You, Ran Li, Yitong Guan, Chen Qian, Chenyang Zhao, Cheng Yang, Ruobing Xie, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

cs.AI

Аннотация

Быстрое развитие крупных языковых моделей (LLM) проложило путь к разработке высококвалифицированных автономных агентов. Однако существующие мультиагентные фреймворки часто сталкиваются с проблемами интеграции разнообразных способных агентов третьих сторон из-за зависимости от агентов, определенных в их собственных экосистемах. Они также сталкиваются с трудностями в симуляции распределенных сред, поскольку большинство фреймворков ограничены одноустройственными настройками. Более того, эти фреймворки часто полагаются на зашитые в коде каналы связи, что ограничивает их приспособляемость к динамическим требованиям задач. Вдохновленные концепцией Интернета, мы предлагаем Интернет агентов (IoA), новый фреймворк, который решает эти ограничения, предоставляя гибкую и масштабируемую платформу для мультиагентного сотрудничества на основе LLM. IoA вводит протокол интеграции агентов, архитектуру, аналогичную мгновенным сообщениям, и динамические механизмы для формирования команд агентов и управления потоком беседы. Проведя обширные эксперименты на общих задачах помощника, задачах воплощенного искусственного интеллекта и бенчмарках по поиску с улучшенной генерацией, мы демонстрируем, что IoA последовательно превосходит современные базовые уровни, показывая его способность облегчать эффективное сотрудничество между гетерогенными агентами. IoA представляет собой шаг к объединению разнообразных агентов в среде, аналогичной Интернету, где агенты могут беспрепятственно сотрудничать для достижения более высокого интеллекта и возможностей. Наш код доступен по ссылке https://github.com/OpenBMB/IoA.

English

The rapid advancement of large language models (LLMs) has paved the way for the development of highly capable autonomous agents. However, existing multi-agent frameworks often struggle with integrating diverse capable third-party agents due to reliance on agents defined within their own ecosystems. They also face challenges in simulating distributed environments, as most frameworks are limited to single-device setups. Furthermore, these frameworks often rely on hard-coded communication pipelines, limiting their adaptability to dynamic task requirements. Inspired by the concept of the Internet, we propose the Internet of Agents (IoA), a novel framework that addresses these limitations by providing a flexible and scalable platform for LLM-based multi-agent collaboration. IoA introduces an agent integration protocol, an instant-messaging-like architecture design, and dynamic mechanisms for agent teaming and conversation flow control. Through extensive experiments on general assistant tasks, embodied AI tasks, and retrieval-augmented generation benchmarks, we demonstrate that IoA consistently outperforms state-of-the-art baselines, showcasing its ability to facilitate effective collaboration among heterogeneous agents. IoA represents a step towards linking diverse agents in an Internet-like environment, where agents can seamlessly collaborate to achieve greater intelligence and capabilities. Our codebase has been released at https://github.com/OpenBMB/IoA.