前言：由于langgraph是较新的multi-agent框架，资料较少，官方文档又晦涩难懂，且自己只有一点点langchain的经验，所以准备精读langgraph的框架，特此记录，以供查阅Chapter1

一个多智能体元编程框架，给定一行需求，它可以返回产品文档、架构设计、任务列表和代码。这个项目提供了一种创新的方式来管理和执行项目，将需求转化为具体的文档和任务列表，使项目管理变得高效而智能。对于需要进行规划和协调的项目，这个框架提供了强大的支持.MetaGPT’s能力展示https://github.com/geekan/MetaGPT/assets/34952977/34345016-5d13-

AutoGen是微软推出的一个全新工具，它用来帮助开发者创建基于大语言模型(LLM)的复杂应用程序.AutoGen能让LLM在复杂工作流程启用多个角色代理来共同协作完成人类提出的任务。在我之前的一篇博客:AutoGen实战应用(一)：代码生成、执行和调试中我们通过一个简单案例为大家了介绍了如何在AutoGen中创建代理(agent)，如何通过agent之间的相互沟通和协作来完成一个人类提出的任务。

随着大型语言模型的快速发展，构建基于LLM驱动的自治代理（autonomousagents）已经成为一个备受关注的话题。仅在过去一年中，就出现了许多基于这一理念的新技术和框架。本文将探索微软开源的Agent框架：Autogen。它弥补了此类新技术未能解决的空白：允许多个Agent协作以实现共同目标。它在LLM之上添加了最小但重要的功能，以支持多个代理的初始化和协作，允许在多个Agent之间单聊以及

摘要预测多个智能体的准确未来轨迹对于自治系统至关重要，但由于智能体之间复杂的相互作用以及每个智能体未来行为的不确定性，这是一个挑战。预测多智能体轨迹需要对两个关键维度进行建模:(1)时间维度，我们对过去的智能体状态对未来状态的影响进行建模；(2)社会维度，我们对每个主体的状态如何影响他人进行建模。大多数现有方法分别对这两个维度建模，例如，首先使用时间模型独立地总结每个代理随时间变化的特征，然后用社

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：MAAC注意力的演员评论家:Multi-Agent强化学习-知乎(zhihu.com)首先MAAC这个名字指代的是Multi-Actor-Attention-Critic，有一个Attention在里面

本文是一个简单易懂的多智能体路径规划的综述性质短文OverviewofMulti-AgentPathFinding(MAPF)WolfgangHönig,∗JiaoyangLi,SvenKoenig—UniversityofSouthernCaliforniaModelAI2020Assignments:AProjectonMulti-AgentPathFinding(MAPF)文章目录Overv

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Multi-AgentPathfinding:Definitions,Variants,andBenchmarks文章目录Multi-AgentPathfinding:Definitions,Variants,andBenchmarksAbstract1Introduction2ClassicalMAPF2.1TypesofConflictsinClassicalMAPF2.2AgentBehav

目录一、论文速读1.1摘要1.2论文概要总结二、论文精度2.1论文试图解决什么问题？2.2论文中提到的解决方案之关键是什么？2.3用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？2.4这篇论文到底有什么贡献？2.5下一步呢？有什么工作可以继续深入？一、论文速读paper:https://arxiv.org/pdf/2311.17331.pdf1.1摘要最近，视觉语言模型（VLMs）受到了显著的关注，在

论文连接CORE:CooperativeReconstructionforMulti-AgentPerception0.摘要本文提出了CORE，一种概念简单、有效且通信高效的多智能体协作感知模型。从合作重建的新颖角度解决了该任务：合作主体共同提供对环境的更全面的观察整体观察可以作为有价值的监督，明确指导模型学习如何基于协作重建理想的观察CORE利用三个组件实现：每个代理共享的压缩器，用于创建更紧凑

关于Agent设计将在DesigningAgents章节中专门阐述（包含设计Agent，观测，行为和奖励，为Multi-Agent场景定义团队和模仿学习），不在本节做详细介绍。

HeterogeneousEdge-EnhancedGraphAttentionNetworkForMulti-AgentTrajectoryPrediction(HEATConv)摘要多个异质交通参与者的同时轨迹预测对于互联的自动车辆在现实世界中复杂驾驶环境下的安全高效运行至关重要。多智能体预测任务具有挑战性，因为交通参与者的运动受许多因素的影响，包括他们的个体动态，他们与周围智能体的相互作用，

#brain.py"""CreatedonWednesdayJan162019@author:SeyedMohammadAsghari@github:https://github.com/s3yyy3d-m"""importosfromkeras.modelsimportSequential,Modelfromkeras.layersimportDense,Lambda,Input,Concate

本文是LLM系列文章，针对《CHATEVAL:TOWARDSBETTERLLM-BASEDEVALUATORSTHROUGHMULTI-AGENTDEBATE》的翻译。CHATEVAL：通过多智能体的辩论，实现更好的基于LLM的评估摘要1引言2方法3实验4分析5相关工作6结论摘要文本评估在历史上提出了重大挑战，通常需要大量的人力和时间成本。随着大型语言模型（LLM）的出现，研究人员探索了LLM作为

本文是LLM系列的文章，针对《AutoGen:EnablingNext-GenLLMApplicationsviaMultiAutoGen：通过多代理对话框架实现下一代LLM应用程序摘要1引言2AutoGen框架3相关工作4AutoGen的应用5讨论摘要本技术报告介绍了一种新的框架AutoGen，它可以使用多个代理来开发LLM应用程序，这些代理可以相互对话以解决任务。AutoGen代理是可定制的、

WuX,MuX.Event-triggeredbasedscaledconsensusformulti-agentsystems[C]//2019ChineseControlConference(CCC).IEEE,2019:5544-5549.文章目录1Introduction2Preparationandproblemdescription2.1Graphtheory2.2Problemfor

分享论文:本文的研究对象是DecentralizedPartiallyObservableMarkovDecisionProcess(Dec-POMDP),首先介绍一下它和传统的MAMDP的区别:Multi-AgentMDP,所有实体(entity)的集合记为E\mathscr{E}E,这里的实体包括agent和一些非agent的动态物体,其中agent的集合记为A\mathscr{A}A.每个实

Reinforcementlearning-basedmulti-agentsystemfornetworktrafficsignalcontrol文章目录Reinforcementlearning-basedmulti-agentsystemfornetworktrafficsignalcontrol摘要介绍系统模型符号及术语定义交叉路口网络设置强化学习基础定义系统调度算法Q-Learning调

MPE环境是一个时间离散、空间连续的二维环境，UI的界面风格如图所示，它通过控制在二维空间中代表不同含义的粒子，实现对于各类MARL算法的验证。MPE被人们广泛所知是借助于那篇NiPS2017的著名多智能体强化学习算法MADDPG的实验环境，可以直接在arxiv中搜索到。MPE的使用方法与gym的使用方法基本一致，即每一个step通过输入agent的动作状态等信息来换取MPE的环境感知。MPE和g

介绍本文提出了MAPF问题的一个新变种及其解决方案。变种的名字正如题目，简写为MAPF-PC，这个问题中每个agent都有一个goal序列，需要按这个序列依次访问每个goal，然后不同agent的不同goal之间有先后关系要求。本文继续在CBS和PBS上进行魔改以解决这个变种，同时提出了一些优化方案。CBS-PC基本思路在CBS上的魔改，核心思路是把“先后关系”也定义为一种CBS内的constra

介绍本文想解决一种MAPF问题的变体，称为PC-TAPF。在该变体中有很多任务是anonymous的，即哪个agent去执行哪个任务都可以，同时任务之间有类似于“任务A必须在任务B结束后再开始”的线性依赖关系。本文在问题定义上属于在CBS-TA上更进一步，加入了任务之间的依赖。本文中没有提及可以多agent协作，属于一个agent拿到一个任务就执行到底。方法为了解决这个套壳再套壳的问题，作者提出了

到项目官网(https://github.com/openai/maddpg)完整克隆整个代码包解压后，把文件夹放到我们project的代码的目录下面，记下地址，例如C:\Users\ABC\Downloads\multiagent-particle-envs-master打开AnacondaPromptactivate+你创建的环境的名称输入pipinstall-eC:\Users\ABC\Do

第五章模型和训练1、多智能体强化学习为什么需要多智能体（multi-agent）学习梯度下降算法寻优方法类似从山顶放置小球向下滚，希望寻找最快最好的路径，到达最低的谷底。

0前言多智能体系统中有m个智能体，每个智能体有自己的观测()和动作。我们考虑非合作关系的multi-agentRL。如果做中心化训练，需要用到m个状态价值网络或m个动作价值网络由于是非合作关系，m个价值网络有各自的参数，而且它们的输出各不相同。我们首先以状态价值网络v为例讲解神经网络的结构。1不使用自注意力的状态价值网络每个价值网络是一个独立的神经网络，有自己的参数。底层提取特征的卷积网络可以在m

【作者】:赵世钰【刊物】：Automatica相比与2018年的那篇文章，这一篇支持针对更高阶的系统，而且是有向图。摘要：为了驱动一组智能体以期望的集合形式连续机动，本文研究了任意维有向网络化高阶多智能体系统的分布式编队机动控制问题。与传统方法中目标队形是时不变的不同，我们提出了一种基于仿射变换性质的仿射队形方法，其中目标队形可以是时变的，并且可以从给定的标称队形进行仿射变换。本文给出并证明了实现

文章简介1.所属期刊：ARABIANJOURNALFORSCIENCEANDENGINEERING（SCI四区）2.文章作者：AbolghasemDaeichian3.作者单位：阿拉克大学，伊朗。重点词汇thecontrolpolicyspillover外溢insuchawaythat通过adjacent临近的improvement改善grid网格drawback缺点hybrid混合corresp

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本文的研究目标是车在网络中的频谱资源分配问题，具体来讲是如何实现多个V2V链路重用V2I链路的频谱。车载链路中环境的快速变化使传统的在基站处收集CSI信息以进行集中式资源管理成为难题，而本方法将资源共享建模为多主体强化学习问题，并使用适合于分布式实现的基于指纹的深度Q网络实现。V2V链路通过与环境交互更新Q网络进而改善频谱和功率分配。经过验证此方法可以以分布式的方式同时提高V2I链路容量和V2V链

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Status:Archive(codeisprovidedas-is,noupdatesexpected)Multi-AgentParticleEnvironmentAsimplemulti-agentparticleworldwithacontinuousobservationanddiscreteactionspace,alongwithsomebasicsimulatedphysics.Us

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