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OpenBMB/AgentVerse

🤖 AgentVerse 🪐 is designed to facilitate the deployment of multiple LLM-based agents in various applications, which primarily provides two frameworks: task-solving and simulation

agentaigptgpt-4llm
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JavaScriptApache-2.0创建于 2023/5/6更新于 今天
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由 Gemini 翻译整理

🤖 AgentVerse 🪐

【论文】 【English | 中文】

AgentVerse 旨在促进多个基于 LLM 的智能体在各种应用中的部署。AgentVerse 主要提供两个框架:任务求解 (Task-solving) 和 模拟 (Simulation)。

  • 任务求解 (Task-solving):该框架将多个智能体组装成一个自动化的多智能体系统(AgentVerse-Tasksolving,Multi-agent as system),以协作方式完成相应任务。 应用场景:软件开发系统、咨询系统等。

  • 模拟 (Simulation):该框架允许用户设置自定义环境,以观察多个智能体之间的行为或与之互动。⚠️⚠️⚠️ 我们正在重构代码。如果您需要仅支持模拟框架的稳定版本,可以使用 release-0.1 分支。 应用场景:游戏、基于 LLM 的智能体社会行为研究等。


📰 最新动态

  • [2024/3/17] AgentVerse 被 NVIDIA 博客收录 - 构建您的第一个 LLM 智能体应用。

  • [2024/1/17] 我们非常激动地宣布,我们的论文已被 ICLR 2024 录用。更多更新即将发布!

  • [2023/10/17] 我们很高兴分享我们的开源 AI 社区 Hugging Face:AgentVerse。您可以使用您的 OpenAI API Key 和 Organization ID 尝试两个模拟应用:NLP 课堂和囚徒困境。玩得开心!

  • [2023/10/5] 重构了代码库,以支持模拟和任务求解框架的部署!我们将论文中的 Minecraft 示例代码放置在 minecraft 分支中。我们的工具使用示例将很快更新到 main 分支。敬请期待!

  • [2023/8/22] 我们很高兴分享我们的论文 AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors in Agents,其中详细说明了 AgentVerse 的任务求解框架。

  • [2023/6/5] 我们很高兴展示一系列 演示,包括 NLP 课堂、囚徒困境、软件设计、数据库管理员 (DBA),以及一个简单的 H5 宝可梦游戏,可以与宝可梦中的角色进行互动!快来尝试这些演示吧!

  • [2023/5/1] 🚀 AgentVerse 正式发布!

🗓 即将推出

  • 我们 论文 的代码发布
  • 增加对本地 LLM (LLaMA, Vicunna 等) 的支持
  • 完善文档
  • 支持更复杂的对话历史记忆功能

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🚀 快速入门

安装

手动安装(推荐!)

请确保您的 Python 版本 >= 3.9

git clone https://github.com/OpenBMB/AgentVerse.git --depth 1
cd AgentVerse
pip install -e .

如果您想在 AgentVerse 中使用本地模型(如 LLaMA),您还需要安装其他依赖:

pip install -r requirements_local.txt

通过 pip 安装

您也可以直接通过 pip 安装:

pip install -U agentverse

环境变量

您需要按照以下方式导出您的 OpenAI API Key:

# 导出您的 OpenAI API Key
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
贡献者
cycXlDmTtk
项目信息
默认分支main
LicenseApache License 2.0
创建时间2023/5/6
最近更新今天
GAI 中文摘要

AgentVerse 是一个基于大语言模型的开源多智能体框架,旨在简化多种应用场景下多个智能体的部署与协作。该项目通过提供任务求解和环境模拟两大核心框架,帮助开发者轻松构建自动化的多智能体系统。

任务求解框架支持将多个智能体组装成一个系统,通过协同工作共同完成复杂任务。 环境模拟框架允许用户自定义多智能体运行环境,从而观察智能体间的交互行为。 系统具备高度的可扩展性,能够轻松应用于软件开发、专业咨询及游戏开发等领域。 框架内置了自动化的协作机制,能够有效优化多个智能体在特定目标下的任务处理效率。

该项目非常适合人工智能研究人员、软件开发者以及对多智能体系统(MAS)与社交行为模拟感兴趣的从业者,可用于构建复杂的AI协作系统或进行大模型行为科学研究。