文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

【Multi-agent实战】LangGraph 实现可视化的科研 Multi-Agent实战项目

可以用几个直觉来理解：把“流程”从 prompt 里解放出来不再让 LLM 自己想“下一步干啥”，而是：由 Graph 决定：先 A 再 B，再 C。大模型专心“干活”，不要自己“拍脑袋规划”。...") builder.add_edge("experiment_planner", END) graph = builder.compile() return graph调用：# main.pyfrom...在 LangGraph 方案中：大部分控制流由图结构决定：Papers 还没查完，就不会走 Planner；Planner 只在 papers_struct 存在时才会运行；LLM 只负责 Node 内部...一句话总结：在 LangGraph 里，planning 粒度是通过“图上节点的拆分粒度”来控制的，而不是完全由 LLM 自由发挥。...我这边是用 LangGraph 做底层 workflow， 把整个科研 Multi-Agent 抽象成一张 StateGraph：每个 Agent（比如文献检索、论文分析、实验规划）都是一个 Graph

66210

【Agentic专题】 Planning专题学习与面经

、工作中，往往还需要应对长远规划、多阶段子任务的场景。...（代码跑没跑通、网页抓没抓到）；不会根据中途失败重规划（比如某个 API 不存在、权限不足）；这和我们心目中“能真正完成任务的 Agent”还差着一整层抽象：不只是“说怎么做”，而是“拆任务、下计划、按计划执行...尽管它能够激活大模型的推理能力，但是他依然存在着两个限制： 推理过程只能在单词问答中起作用，无法适用于跨多轮、跨任务 没有执行的概念，只是把推理写成文字。...LLM（Planner 输出）:1. 解释什么是 RAG 以及解决什么问题2. 画出一个典型 RAG 流程（构建知识库→检索→过滤→压缩→拼 prompt）3....1）Plan 太碎：步骤爆炸、调用次数拉满症状： Planner 把任务拆成 20+ 步，每一步就是“调用一下这个 API / 打一次日志”， 结果：执行很慢，工具调用次数爆炸；整个 orchestration

55020
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    使用SemanticKernel 进行智能应用开发（2023-10更新）

    它通过使用AI混合和匹配内核中注册的插件来实现，以便可以将它们重新组合成一系列完成目标的步骤。给定一个问题，SK Planner可以根据您指定的功能创建分步计划，然后执行它们。...这也意味着为 ChatGPT、Bing 和 Microsoft 365 构建的插件可以无缝导入到SK中。 大多数“插件”将涉及与外部服务的集成，例如LLM，数据库，MS Teams，SAP等。...由于SK来自Microsoft，因此它有一个用于Microsoft Graph [14]的OOTB插件集成了大量的Microsoft 服务。...在这篇文章中，我向你介绍了如何使用SK完成各种任务的学习总结，例如创建和执行计划，编写语义和本机函数等等。...Graph：https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/dotnet/src/Plugins/Plugins.MsGraph [15]

    2.2K30

    《书生大模型实战营第3期》进阶岛 第6关： MindSearch CPU-only 版部署

    获取硅基流动 API Key 因为要使用硅基流动的 API Key，所以接下来便是注册并获取 API Key 了。...启动 MindSearch 3.1 启动后端 由于硅基流动 API 的相关配置已经集成在了 MindSearch 中，所以我们可以直接执行下面的代码来启动 MindSearch 的后端。...export SILICON_API_KEY=第二步中复制的密钥 conda activate mindsearch cd /root/mindsearch/MindSearch python -m mindsearch.app...任务 https://github.com/InternLM/Tutorial/blob/camp3/docs/L2/MindSearch/task.md 记录复现过程并截图 基础任务（完成此任务即完成闯关...自我中心 这个年龄段的孩子往往以自我为中心，难以从他人的角度考虑问题[[BingBrowser.search[2]]]。家长可以通过角色扮演等活动帮助孩子发展共情能力和社会技能。

    56010

    tRPC-Agent-Go：构建智能AI应用的Go语言Agent框架

    智能检索：语义相似度搜索，支持多轮对话上下文，结果重排序提升相关性。 ● Planner: Planner模块为Agent提供智能规划能力，通过不同的规划策略增强Agent的推理和决策能力。...● 层次化组合：支持子Agent协作和复杂流程编排 ● 状态管理：确保长对话和会话持久化 Agent模块通过统一接口标准实现高度模块化，为开发者提供从智能对话助手到复杂任务自动化的完整技术支持。...模块 - 智能规划引擎 Planner模块为Agent提供智能规划能力，通过不同的规划策略增强Agent的推理和决策能力。...5.3 集成到Agent React Planner可以无缝集成到任何LLMAgent中，为Agent提供结构化的思考能力。...9.1 工作原理 Agent通过内置的记忆工具自动识别和存储重要信息，支持主题标签分类管理，并在需要时智能检索相关记忆。通过 AppName+UserID 实现多租户隔离，确保用户数据安全。

    96510

    推荐一个企业级知识图谱增强的检索增强生成(RAG)的项目

    介绍 Microsoft GraphRAG 是一个开源项目，旨在利用 Microsoft Graph 的强大功能构建企业级的知识图谱增强的检索增强生成（RAG）方案。...简单来说，它将企业内部的各种数据源（如邮件、文档、日历、联系人等）通过 Microsoft Graph 连接起来，形成一个结构化的知识图谱，然后利用这个知识图谱来增强 RAG 系统的检索能力，从而提升大语言模型...使用 Microsoft Graph API 来安全、高效地访问这些数据。 数据连接器需要处理各种数据格式和结构，并将其转换为统一的中间表示形式。...智能助手： 系统可以作为智能助手，帮助用户完成各种任务，如查找信息、安排会议、发送邮件等。 知识发现： 通过分析知识图谱，系统可以发现企业内部的潜在知识和洞见。...配置数据连接器： 根据实际数据源配置数据连接器，包括 Microsoft Graph API 的访问权限、数据源的连接信息等。

    1.5K10

    万字详解大模型应用发展：RAG、MCP、Agent的爆发之旅

    在这个过程中，RAG技术逐渐从单一的检索-生成框架，演化为包含多跳推理、记忆增强和多模态等复杂功能的综合系统。...混合检索策略与工具集成：支持 稀疏检索（BM25）与密集检索（向量模型）结合，并集成外部 API、数据库等工具。...GraphRAG Graph RAG 引入了知识图谱的概念，通过构建实体之间的关系网络，增强了对复杂知识的表示和检索能力。...在索引阶段，Graph RAG 不仅提取文本中的实体和关系，还构建了知识图谱，将文档中的知识组织成一个结构化的网络；在查询阶段，利用知识图谱的语义信息，能够更准确地理解用户问题，检索到相关的知识。...Plan-and-Execute架构上包含规划器、执行器和重规划器： 规划器Planner，负责让 LLM 生成一个多步计划来完成一个大任务，在书籍运行中，Planner负责第一次生成计划； 执行器，接收规划中的步骤

    1.5K10

    Semantic Kernel 实战系列（二） - 简介与生态概述

    在传统.NET开发中，我们常常用正则表达式或硬编码逻辑处理文本，但SK通过LLM注入语义理解，让系统更智能。...实际价值在于迁移：如果你从Assistant API起步，SK能轻松导入其提示逻辑，避免锁定。 深入原理，这些框架的差异源于设计哲学。...首先，安装简单：通过NuGet添加Microsoft.SemanticKernel包，就能开始。这与传统开发一致，你可以用依赖注入注册Kernel服务。 为什么选择SK？...Planners处理多步任务，像一个AI调度器。Sequential Planner按顺序执行，Handlebars Planner用模板生成计划。...Planners的原理基于图论，任务分解成节点，AI优化路径。这意味着在复杂系统中，用Planner模拟工作流，取代硬编码状态机。

    53911

    AI智能体开发实战：17种核心架构模式详解与Python代码实现

    console.print("--- PLANNER: 分析任务中... ---") planner_llm = llm.with_structured_output(Plan)...: 分析任务中... --- --- PLANNER: 生成计划: ["web_search('population of Paris')", "web_search('population of...基本流程： 交互阶段：智能体与用户对话 记忆检索：处理新查询时同时检索两种记忆 增强生成：基于检索到的记忆生成个性化回复 记忆更新：分析对话内容，更新两种记忆存储 核心是"记忆制造者"，负责从对话中创建新记忆...这种机制是让AI系统从"还不错"提升到"专家级"的关键途径。通过不断的反馈和迭代，系统能够积累经验，在后续任务中表现得更好。...console.print("--- ✅ 审核通过，执行发布 ---") social_api = SocialMediaAPI() result = social_api.publish_post

    1.2K10

    Data Agents-Part 2 ：揭秘 AI 量产关键：多智能体编排

    一套极简的多智能体架构我们采用的是分层架构，各司其职、分工明确：规划师（Planner）：把用户的原始需求，拆解成一步步能执行的原子任务调度器（Executor）：决定下一步该执行哪个任务、要不要重新规划...")# 编译生成可执行的图graph = workflow.compile()现在，这个一站式的智能系统就可以同时处理两种需求了：需求1：生成图表（比如“画出美国前五名银行的市值对比图”）state =...Identify current US financial regulations",    "enabled_agents": ["web_researcher", "synthesizer"],}graph.invoke...而且整个架构的模块化程度极高，想加新功能（比如对接SQL数据库查内部数据、用向量检索做文档问答、甚至接入Slack机器人），直接加个新的专项智能体就行，成本低到离谱。...下一篇（第三部分），我们会拓展这套系统，教大家如何对接企业内部数据——比如通过SQL查业务库、用文档检索挖知识库、再结合向量数据库做精准问答。

    29610

    MCP + Planner Executor 模型

    Planner 组件：负责生成详细的执行计划，分解复杂任务 Executor 组件：负责执行计划，调用工具并处理执行结果 通信机制：Planner 和 Executor 之间通过标准化的计划格式通信...新要素 3：完整的状态转移机制 计划状态：未开始、生成中、已生成、已调整、已完成 执行状态：待执行、执行中、已完成、失败、重试中 任务状态：待处理、处理中、已完成、失败、已终止 状态转移规则：明确的状态转移条件和规则...控制器接收用户请求 任务初始化：Agent 控制器初始化任务，设置任务状态 规划阶段： Agent 控制器将任务发送给 Planner 组件 Planner 组件检索相关记忆，构建规划上下文...、计划调整和计划优化 支持从记忆管理器检索相关记忆，辅助计划生成 包含完整的计划验证和优化逻辑 提供了详细的使用示例，展示如何在实际应用中使用 Planner 组件 3.3.2 Executor 组件...Executor 组件负责执行计划，其核心功能包括： 计划执行：执行计划中的各个步骤 工具调用：通过 MCP 调用外部工具 结果处理：处理工具执行结果 执行反馈：将执行结果反馈给计划管理器 异常处理：处理执行过程中的异常情况

    17510

    针对政治机构的鱼叉式钓鱼攻击特征与防御体系构建

    研究发现，此类攻击普遍利用合法协作平台（如Microsoft 365、Google Workspace）作为初始入口，并通过OAuth滥用或会话令牌窃取绕过多因素认证。...（2）攻击特征与战术分析通过对英国议会事件中泄露的邮件样本及恶意文档进行复现分析，可归纳出以下典型攻击链。...（2.4）横向移动与持久化获取邮箱访问权后，攻击者常利用“自动转发规则”窃取未来邮件，或通过Graph API读取联系人、会议记录，为下一轮攻击提供情报。...（如常用登录地点、邮件收发时段、协作平台使用频率），检测异常：若某议员账户在凌晨3点从境外IP访问并创建邮件转发规则，触发告警；若短时间内向大量非联系人发送含附件邮件，疑似被控为跳板。...（5.1）系统架构前端：Outlook插件，提供举报按钮与可疑链接预览；中台：基于Microsoft Graph API的行为分析引擎；后台：条件访问策略管理与OAuth授权审计模块。

    20210

    什么你还在自己查阅论文？快用AutoGen自动获取多篇论文并撰写报告

    大致流程如下图所示 UserAgent发送任务给PlannerAgent PlannerAgent开始规划任务 ProgrammingAgent 通过编写程序获取规划任务中的信息并发送给Code Executor...它开放了API[2]方便获取，而在Python中我们可以通过arxiv的pip包进行检索或者获取论文。arxiv包较为简单，包含三个类型Client、Search和Result。...不过，请注意，实际执行此任务时，我只能调用函数，无法直接撰写报告，但我可以提供如何根据检索结果撰写报告的指导和建议。...最终，我们决定编写检索论文的代码，并采用ReAct Prompt范式来完成报告撰写。尽管ReAct在任务执行上高效，但也显示出AssitantAgent承担了过多职责。它的设定应尽量简单。...参考资料 [1] paperwithcode: https://paperswithcode.com/ [2] API: https://info.arxiv.org/help/api/user-manual.html

    60710

    复合智能体开发路线图：从核心原理到工程实现（文末送书）

    （任务拆分与协作） 可审计性（每一步有证据链路） 在此背景下，开发者需要理解从模块设计到端到端流转的每个技术细节，而不是仅依赖 Prompt 的“技巧”。...低代码平台（如“扣子”类）：降低业务侧接入门槛，但在复杂策略与可定制性上通常受限，需要通过插件/扩展接口补充能力。...缺点：难应对跨域任务与外部动作。 3.2 Planner–Executor（分层） Planner 负责高层规划与任务拆解，Executor 池负责实际调用工具/子 Agent。...Planner–Executor 流程示例： 四、模型整合与兼容性考量（以 Qwen3.0、DeepSeek-V1 为例） 在工程中通常要面临“多模型并存”与“模型替换”的问题。...关键组件映射： NLU：意图识别与实体抽取 Planner：将意图转为子任务 Retriever：对产品信息 & 评价做事实检索 Executor（工具）：catalog API、payment API

    38610

    蚂蚁 KAG 框架核心功能研读

    从蚂蚁对这个框架预热开始，笔者就对 KAG 的一些核心功能比较感兴趣，尤其是逻辑符号推理与知识对齐，在现有主流 RAG 系统中，这两点讨论貌似还不算多，趁着这次开源，赶紧研究一波。...系统首先尝试通过知识图谱解答问题，对每个逻辑表达式节点，通过不同的执行器（涉及 deduce、math、sort、retrieval、output 等操作）进行处理，检索过程会收集 SPO（主谓宾）三元组...，用于后续的答案生成；当图谱无法提供满意答案时（返回"I don't know"），系统会回退到文本块检索：利用之前获取的命名实体（NER）结果作为检索锚点，结合历史问答记录构建上下文增强的查询，再通过...整个过程可以看作是一个优雅的降级策略，通过结合结构化的知识图谱和非结构化的文本数据，这种混合检索能够在保证准确性的同时，尽可能地提供完整且上下文连贯的答案。2....• dsl_runner: 图数据库查询器参考 kag/solver/logic/core_modules/retriver/graph_retriver/dsl_executor.py 中 DslRunnerOnGraphStore

    1.4K10

    Eino：面向 Go 生态的工程化 AI Agent 框架

    当下的 AI 应用浪潮中，一个显著的趋势正从单纯“接入大模型 API”向“构建复杂智能体系统（AI Agent Systems）”演进。...它通过标准化的接口、事件驱动架构与灵活的编排机制，让开发者可以从底层自由组合出任意复杂度的 AI 应用。 这种组件化设计让 Eino 既能“像积木一样简单”，又能“像系统一样严谨”。...适用场景： 简单的问答任务； 单阶段的 RAG 检索问答； 文本生成、摘要、翻译等。...现实应用：从 RAG 到 Multi-Agent 的进化 在实际应用中，Eino 的三层编排能力可以支撑不同复杂度的任务： 简单问答系统（Chain） Input → LLM → Output 适用于...在这一系列章节中，我们从宏观到微观、从理念到实现，完整解析了 Eino 的体系结构： 组件层（Components）：定义模型、工具、检索、索引等基础单元； 编排层（Chain / Graph / Workflow

    1.3K10
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券