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Dans cet article, nous proposons Aime, un nouveau framework permettant de surmonter les contraintes des systèmes multi-agents (SMA) basés sur des modèles de langage à grande échelle (LLM). Pour remédier à la rigidité des approches d'exécution de plans existantes, aux capacités statiques des agents et à l'inefficacité de la communication, Aime présente une architecture de planification et d'exécution dynamique et réactive. Ses principales innovations incluent une capacité de planification dynamique basée sur un retour d'information en temps réel, une capacité de création dynamique d'agents spécialisés à la demande, et un module centralisé de gestion de la progression pour la connaissance de l'état du système. Il démontre des performances supérieures à celles des agents de pointe existants sur divers critères, notamment le raisonnement général, l'ingénierie logicielle et la navigation web.
Takeaways, Limitations_
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Takeaways:
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Un nouveau cadre Aime est proposé pour surmonter le __T36839_____ de la méthode d'exécution de plan existante de MAS.
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Adaptabilité et efficacité améliorées grâce à une planification dynamique, une création dynamique d'agents et une gestion centralisée des progrès.
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Battre les records de performance précédents dans divers domaines
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Présenter la possibilité de construire une infrastructure de collaboration multi-agents plus puissante et plus flexible
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Limitations:
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Cet article manque de descriptions détaillées des détails d'implémentation ou des algorithmes spécifiques d'Aime.
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Bien que la gamme de références présentées soit diversifiée, des expériences et des évaluations de performance plus approfondies dans des environnements divers sont nécessaires.
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Il y a un manque de prise en compte du point de défaillance unique et de l’évolutivité d’un module de gestion de progression centralisé.
