Понимание того, как агенты на основе LLM передают управление друг другу в многоагентной системе с использованием LangGraph.
Делиться
Сочетание аналитических способностей LLM с памятью, планированием и использованием инструментов (создание того, что мы называем агентами ) расширило спектр задач, которые могут выполнять LLM.
Однако использование одного агента само по себе имеет свои ограничения. В сочетании со слишком большим количеством инструментов или чрезмерно обширным контекстом это часто приводит к ошибочным решениям и некачественным ответам.
Именно поэтому многоагентные системы приобрели большую популярность, поскольку позволяют решать задачи все большей сложности.
Многоагентные системы объединяют множество специализированных агентов, работающих вместе, каждый из которых специализируется на определенной задаче, а система направляет запросы нужному эксперту.
Представьте себе, что это команда экспертов, сотрудничающих друг с другом, каждый из которых вносит свой специализированный вклад, используя подход «разделяй и властвуй».
В этой статье мы подробно рассмотрим одну из ключевых концепций в многоагентных системах: как агенты передают управление друг другу.
Содержание
(1) Введение в LangGraph
(2) Определение передачи полномочий агентам
(3) Пример сценария
(4) Передачи управления в LangGraph
Вот ссылка на соответствующий репозиторий GitHub.
Источник: towardsdatascience.com
