Tim peneliti Microsoft baru-baru ini merilis sistem multi-agen baru yang disebut Magnetic-One, sistem agen universal open source yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas individu dan perusahaan melalui berbagai asisten AI yang bekerja bersama. Sistem ini dikoordinasikan oleh agen komandan untuk empat jenis agen tambahan: WebSurfer, Filesurfer, Coder dan Computerterminal, yang bertanggung jawab untuk penelusuran web, operasi file, penulisan kode, dan kontrol terminal masing -masing. Magnetic-One mendukung kombinasi model berganda dan menyediakan alat evaluasi sumber terbuka yang disebut AutogenBench untuk memfasilitasi pengembang untuk menguji dan mengoptimalkan kinerja sistem. Fleksibilitas dan skalabilitasnya menjadikannya arah penting untuk pengembangan kerangka kerja agen di masa depan.
Baru-baru ini, tim peneliti Microsoft merilis sistem multi-agen baru yang disebut Magnetic-One. Kerangka kerja ini memungkinkan model AI untuk mendorong beberapa agen asisten untuk berkolaborasi dalam tugas multi-langkah yang kompleks, yang bertujuan untuk meningkatkan produktivitas individu dan perusahaan.
Microsoft menyebut magnetik-satu sistem agen universal yang memberikan visi lama tentang meningkatkan produktivitas dan mengubah gaya hidup.
Magnetic-One adalah proyek open source yang memungkinkan para peneliti dan pengembang untuk berkembang untuk tujuan komersial di bawah lisensi Microsoft khusus. Pada saat yang sama, Microsoft juga merilis alat evaluasi agen open source yang disebut AutogenBench, yang bertujuan untuk menguji efektivitas sistem agen.
Di jantung magnetik-satu adalah orkestra yang mengelola dan mengoordinasikan empat agen tambahan yang berbeda. Selain komandan, sistem ini juga mencakup empat jenis agen berikut:
1. ** Agen Websurfer **: Dapat mengontrol browser berbasis kromium, pencarian, klik dan masukkan halaman web, dan bahkan merangkum konten halaman web.
2. ** FileSurfer Agent **: Digunakan untuk membaca file lokal, daftar direktori dan menjelajahi folder.
3. ** Agen Coder **: Bertanggung jawab untuk menulis kode, menganalisis informasi dari agen lain dan membuat proyek baru.
4. ** Agen Computerterminal **: Menyediakan konsol untuk program agen coder untuk dieksekusi.
Agen Komandan tidak hanya merumuskan rencana eksekusi tugas, tetapi juga melacak kemajuan masing -masing agen secara real time dan menugaskannya kembali ketika kesalahan terjadi. Jika agen menemukan hambatan pada suatu tugas, komandan dapat menyesuaikan rencana untuk memastikan kelancaran tugas.
Microsoft menggunakan Openai GPT-4O ketika mengembangkan magnetik-satu, meskipun, sistem ini tidak tergantung pada model bahasa besar, dan para peneliti merekomendasikan penggunaan model inferensi yang kuat sebagai agen komandan. Magnetik-One mendukung banyak kombinasi model, dan pengembang dapat secara fleksibel memilih sesuai dengan kebutuhan mereka.
Ketika perusahaan menumbuhkan minat mereka pada penyebaran multi-agen, sistem magnetic-one Microsoft dapat menjadi bagian penting dari mendorong evolusi kerangka kerja Agular. Perusahaan lain seperti Openai dan Crewai juga meluncurkan kerangka kerja manajemen agen yang serupa, dan perusahaan masih terus mengeksplorasi ketika memilih solusi multi-agen terbaik.
Pendahuluan Resmi: https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/magentic-one-a-generalist-multi-agent-system-for-solving-complex-tasks/
Poin -Poin Kunci:
** Sistem Magnetik-Satu **: Microsoft meluncurkan kerangka kerja multi-agen yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas dan mengotomatiskan tugas harian.
** Berbagai Peran Agen **: Termasuk Komandan, Penelusuran Web, Penelusuran File, Penulisan Kode dan Agen Lainnya Bekerja Bersama.
** Berbagi Sumber Terbuka **: Magnetic-One memberi pengembang kerangka kerja open source untuk mempromosikan aplikasi yang fleksibel dan evaluasi agen.
Fitur open source dan fungsi yang kuat dari magnetik-satu membuatnya memiliki keunggulan yang signifikan di bidang sistem multi-agen, dan perkembangan di masa depan layak untuk dinantikan. Arsitektur dan skalabilitasnya yang fleksibel akan memberi pengembang lebih banyak kemungkinan untuk mempromosikan penerapan teknologi kecerdasan buatan di berbagai bidang.