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本教程旨在以简明易懂的方式，引导即便是大模型新手的你，探索如何运用AutoGen来开发多智能体协同应用程序，本篇聚焦于从安装到搭建一个自动相声对话的趣味双智能体应用。还不快来学

海外开发者安排了四名代表全球最先进水平的AI代理同乘一列虚拟火车，而其中潜伏着一名人类玩家，AI们的任务便是揭露这位混进来了的人类。正巧，我近期正在探索AutoGen多智能体协作框架，所以我手撸了一个

想象一下，如果机器不仅能理解你的言语，还能像人类一样思考、感知并采取行动，这不就是电影照进现实，未来以来吗？基于大语言模型的Agent，正以前所未有的方式重塑人工智能的边界。

合作是智慧的放大器，它聚合了个体的独到见解，催化出超越个体边界的集体智慧。而大语言摸样正在解锁前所未有的协同潜能，本文通过剖析三篇重量级论文，透视多智能体如何在LLM中编织出新的效率与创造力网络。

本文在LLM ReAct工作流程基础上探讨如何构建反思工作流，如何设计scratchpad，如何设计反思的Prompt，如何串联整个流程。你不学一下吗？

本文通过介绍ReAct论文，结合语言模型中的推理和行动（acting）来解决多样化的语言推理和决策任务，贯穿从论文到代码的理念，深入分析LLM ReACT的设计与实现。你不学一下嘛？

万字长文深度解析大语言模型LLM Agent反思工作流框架Reflexion上篇：安装与运行，贯穿我们从理论到实践，从论文到代码的理念。

HuggingGPT是一个结合了ChatGPT和Hugging Face平台上的各种专家模型，以解决复杂的AI任务，可以认为他是一种结合任务规划和工具调用两种Agent工作流的框架。还不来了解一下？

MM-ReAct框架，通过结合ChatGPT 与视觉专家模型来解决复杂的视觉理解任务的框架。通过设计文本提示（prompt design），使得语言模型能够接受、关联和处理多模态信息，如图像和视频。