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CAMEL专注于以任务为导向的角色扮演,包含一个AI助理(AI Assistant)和一个AI用户(AI User)。在多智能体系统接收到人类用户的初步想法和角色分配后,任务指定智能体将提供详细的描述,使想法更加具体化。然后,AI助理和AI用户将通过多轮对话合作完成指定的任务,直到AI用户确定任务完成为止。一方面,AI用户负责向AI助理提供指令,并引导对话朝着任务完成的方向进行;另一方面,AI助理则需要遵循AI用户的指示,做出回答并提供具体的解决方案。完整的角色扮演框架如图2所示。
图2 XAgent实现机制
外循环
外循环作为高层规划器和整个问题解决序列的主要协调者,充当整个问题解决序列的管理。它的职责可以分解如下:
迭代式计划优化:在初始规划之后,PlanAgent通过从任务队列中释放出第一个任务,然后将该子任务传递给内循环。PlanAgent持续监视任务的进展和状态。在每个子任务执行后,内循环会返回来自ToolAgent的反馈。根据反馈,PlanAgent触发适当的处理机制,如优化计划或继续执行后续子任务。直到队列中没有剩余的子任务为止,外循环结束。
内循环
内循环负责执行外循环分配的各个子任务。基于外循环给定的子任务,内循环会指定一个合适的ToolAgent,确保任务达到预期的结果。内循环的关键点包括:
反馈和反思:在一系列动作之后,ToolAgent可以发出一个名为“subtask_submit”的特定动作,以完成当前子任务的处理,并将反馈和反思传递给PlanAgent。这个反馈可以指示子任务是否成功完成,或者强调潜在的改进。
2.2 PlanAgent:动态规划和迭代改进
PlanAgent赋予智能体不断制定和修订计划的能力,以适应多变的环境和突发需求。这些能力对于确保灵活性、弹性和效率以应对未预见的挑战至关重要。PlanAgent专用于外循环,其通过生成初始计划和不断修订计划来实现这一目标。PlanAgent包含四个函数来优化计划:
子任务添加:在特定子任务之后插入新的子任务。只能在当前处理的子任务或其后继任务之后添加子任务。这确保了新任务按顺序编排,简化了执行流程,并保持了一致性。
2.3 ToolAgent:在函数调用中协同推理和行动
如前所述,ToolAgent使用ReACT会寻找最佳的一系列动作(工具调用)来完成子任务。在每一轮中,智能体根据先前的交互生成一个动作,对于每个动作,在同一个函数调用中将智能体的推理和行动协同起来,即推理跟踪(“思考”)和将要执行的动作都被视为特定函数的参数。具体而言,每个(函数调用)具有以下组件:
参数:列举要执行的动作的具体参数或细节。
2.4 ToolServer:多样化的支持工具
ToolServer包括三个关键组件:
ToolServerManager管理Docker容器(即节点)的生命周期,处理它们的创建、监控和关闭。当一个新会话开始时,管理器可以创建一个新节点。定期检查这些节点的状态,以确保它们健康运行。
ToolServerMonitor检查节点的状态,更新它们的状态,并确保它们有效地执行。如果一个节点在长时间内空闲,监视器可以停止它以节省资源。
3 XAgent总结
XAgent的实现逻辑更像是BabyAGI,依赖大模型做任务分解然后执行,这种实现的问题是任务分解的粒度:大模型往往会过度分解,简单的任务会无限复杂化,无法有效终止,从XAgent给出的实例来看,也无法避免。
XAgent的框架定义的不清晰:XAgent提供的不是一个SDK框架,是一个Web服务,这样开发者无法扩充修改;代码框架层面也不是很清晰,Agent没有抽象化,逻辑混乱,而且Memory目前还没有使用。
XAgent并缺乏多Agent的能力,例如多Agent的协作模式、通信模式和自定义等,其内部定了的多个Agent,但这些Agent更像是函数的封装。
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