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多代理礼宾系统,提升375效率

multi-agent-concierge是一个多代理礼宾系统,它通过多个专门的代理来完成复杂的任务,并通过一个“礼宾”代理来引导用户到正确的代理。这种系统设计用于处理具有相互依赖关系的多个任务,使用数百种工具。该系统展示了如何通过自然语言指令创建代理之间的隐式“链”,并通过“延续”代理来管理这些链,同时使用全局状态来跟踪用户及其当前状态。

  • 工具介绍
  • 平替软件
    • multi-agent-concierge是什么,是做什么的AI工具软件?

      multi-agent-concierge是一个多代理礼宾系统,它通过多个专门的代理来完成复杂的任务,并通过一个“礼宾”代理来引导用户到正确的代理。这种系统设计用于处理具有相互依赖关系的多个任务,使用数百种工具。该系统展示了如何通过自然语言指令创建代理之间的隐式“链”,并通过“延续”代理来管理这些链,同时使用全局状态来跟踪用户及其当前状态。

      需求人群:

      "该产品适用于需要处理复杂任务和工具选择的开发者和企业,特别是在375自动化领域,可以显著提高效率和用户体验。"

      使用场景示例:

      银行系统可以使用该模型来实现用户认证、账户查询和资金转账等功能。

      在线客服平台可以利用多代理系统来处理用户的多样化请求。

      企业内部自动化工具可以使用该系统来协调不同部门的任务流程。

      产品特色:

      股票查询代理:负责查询股票价格及其相关子任务。

      用户认证代理:负责收集用户名和密码进行用户认证。

      账户余额查询代理:负责选择用户账户并查询余额。

      资金转账代理:负责处理转账任务,包括询问转账账户和金额。

      礼宾代理:首次与用户交互,介绍可用任务并提供任务完成反馈。

      编排代理:不直接向用户提供输出,而是根据用户当前任务需求响应相应的代理名称。

      延续代理:在需要串联代理以完成任务时使用,例如在转账前需要先认证用户。

      使用教程:

      1. 访问GitHub页面,了解multi-agent-concierge的基本信息。

      2. 阅读README文件,获取系统构建和使用的具体指导。

      3. 下载或克隆代码到本地环境,准备进行系统部署。

      4. 根据项目文档设置环境,安装所需的依赖库。

      5. 运行demo.py或workflows.py文件,体验多代理礼宾系统的工作流程。

      6. 根据实际需求,对系统进行定制化开发和优化。

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