黎巴嫩美国大学的研究论文提出了完全循环子任务图作为多智能体工作流的实验框架,探讨灵活性与协调成本的权衡。研究发现,灵活性在不同任务结构中可能是资产或负担。在ALFWorld场景中,灵活性有益;在TextCraft中,简单执行更高效;而在Finance-Agent场景中,灵活性未能解决根本瓶颈。研究强调应根据任务结构选择合适的工作流拓扑。
Microsoft Agent Framework 是微软推出的开源框架,用于构建和部署智能体及多智能体工作流,支持 Python 和 .NET,旨在简化复杂的工作流管理,能够自动执行任务,区别于聊天机器人。
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