来源:互联网 更新时间:2025-03-22 10:35
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全球云计算巨头亚马逊云(AWS)开源了5级通用AI Agent框架——Multi-Agent Orchestrator。
该框架能通过多层级AI Agent来处理各种复杂任务,将用户的请求找到最适合的Agent来执行,并在整个交互过程中保持上下文的一致性和连贯性。
最大亮点之一便是对Python和TypeScript的双语言支持,极大提升了Agent的部署、应用环境,满足不同类型的开发者需求。
开源地址:https://github.com/awslabs/multi-agent-orchestrator
Agent:包括预构建的Agent用于常见任务,可定制的Agent允许扩展或覆盖默认行为,以及为特定任务创建的自定义Agent。
Retrievers:通过提供上下文和相关信息来提升基于LLM的Agent性能,提高效率,按需获取必要信息,而非仅依赖于模型训练的数据。
Conversation Storage:维持对话历史,支持灵活的存储选项如内存内和DynamoDB,也允许快速创建自定义存储方案。
Retrievers:通过提供上下文和相关信息来提升基于LLM的Agent性能,提高效率,按需获取必要信息,而非仅依赖于模型训练的数据。
通过支持流式响应,可以与Kafka、Amazon Kinesis等流处理服务集成,实现高效的数据处理。
而非流式响应则是指数据以完整的单元被发送和接收,能适用于不需要实时处理的场景。
例如,在处理电子邮件或批量数据导入时,非流式响应可以确保数据的完整性和一致性。通过非流式响应,可以与各种数据库和存储服务集成,实现数据的持久化和查询。
此外,
天气Agent可以提供天气查询服务,包括当前天气状况、天气预报和极端天气警报。它可以通过集成天气服务API来获取准确的天气数据。
当用户向 Multi-Agent发送请求时,流程从分类开始。首先使用Classifier分析用户的输入、Agent描述以及当前对话历史,以确定哪个Agent最适合处理这个请求。
对于新查询,比如“我想预订一张机票”或“20年期贷款的基础利率是多少”,Classifier会选择最佳匹配的Agent;而对于像“告诉我更多”、“再来一次”或“12”这样的简短后续回复,它会识别出最后响应的那个Agent并继续与之互动。这一步骤确保了即使是在多轮对话中也能维持对话的连贯性。
Agent生成的响应可以是标准模式或流式传输模式,具体取决于Agent的能力和初始化设置。接着,Orchestrator 自动保存用户的输入和Agent的响应至特定用户ID和会话ID对应的存储中,这一过程对实现多轮对话至关重要。
此外,Multi-Agent Orchestrator 支持文本和语音交互,通过集成Amazon Connect 和 Lex 等工具,增强了其在客户服务、呼叫中心等领域的应用能力。Multi-Agent开源不久,但非常火很快就突破4000颗星。
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