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Eclipse LMOS：以惊人的速度在欧洲推出AI智能体
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原文英文，约2800词，阅读约需10分钟。
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内容提要
文章介绍了多智能体平台LMOS的创建过程，旨在解决在高度分布场景中部署LLM应用的挑战。该平台基于Kotlin构建，支持动态路由和版本管理，显著缩短代理部署时间。LMOS是一个开源项目，简化智能体开发，支持多种语言和代理，通过多代理架构提高开发效率，已在多个国家成功应用。
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关键要点
- 文章介绍了多智能体平台LMOS的创建过程，旨在解决在高度分布场景中部署LLM应用的挑战。
- LMOS基于Kotlin构建，支持动态路由和版本管理，显著缩短代理部署时间。
- 该平台是开源项目，简化智能体开发，支持多种语言和代理，通过多代理架构提高开发效率。
- 在企业级场景中，LMOS替代了供应商提供的解决方案，将代理的部署时间从几周缩短到几天。
- LMOS支持多个代理和语言（如Python、LangChain、LlamaIndex），并作为Eclipse基金会的孵化项目公开发布。
- 团队通过多代理架构和系统设计，加速了在欧洲部署客户面向的LLM应用的开发。
- Frag Magenta是一个用于客户销售和服务自动化的中央程序，旨在跨十个国家部署GenAI。
- 团队在构建RAG基础的聊天机器人时，意识到需要一个平台来解决复杂的挑战。
- LMOS的设计考虑了多团队并行工作的需求，采用了多代理架构以提高系统的可扩展性。
- ARC是一个DSL，旨在简化LLM代理的开发，结合了低代码解决方案的简单性和企业框架的强大功能。
- LMOS平台支持代理的整个生命周期管理，包括发现、版本管理和动态路由。
- 通过F9计划，团队将代理的开发时间缩短至12天，并在Frag Magenta中替换了一些用例。
- LMOS的多代理架构允许多个代理作为独立的微服务运行，简化了整体架构。
- LMOS平台基于Kubernetes和Istio构建，支持不同语言的代理共存。
- 团队的愿景是创建一个开放的代理计算平台，吸收多层次的计算抽象，促进代理的民主化。
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