El equipo de investigación de Microsoft lanzó recientemente un nuevo sistema de agentes múltiples llamado Magnetic-One, un sistema de agente universal de código abierto diseñado para aumentar la productividad individual y empresarial a través de múltiples asistentes de IA que trabajan juntos. El sistema es coordinado por un agente de comandantes para cuatro tipos diferentes de agentes auxiliares: WebSurfer, FileSurfer, Coder y ComputerTerminal, que son responsables de la navegación web, la operación de archivos, la redacción de códigos y el control terminal respectivamente. Magnetic-One admite múltiples combinaciones de modelos y proporciona una herramienta de evaluación de código abierto llamada Autogenbench para facilitar a los desarrolladores probar y optimizar el rendimiento del sistema. Su flexibilidad y escalabilidad lo convierten en una dirección importante para el desarrollo del marco de agente futuro.
Recientemente, Microsoft Research Team lanzó un nuevo sistema de múltiples agentes llamado Magnetic-One. El marco permite que un modelo de IA impulse múltiples agentes asistentes colabore en tareas complejas de varios pasos, con el objetivo de mejorar la productividad individual y empresarial.
Microsoft llama a Magnetic-one un sistema de agente universal que ofrece una visión de larga data de aumentar la productividad y cambiar los estilos de vida.
Magnetic-One es un proyecto de código abierto que permite a los investigadores y desarrolladores desarrollarse con fines comerciales bajo una licencia personalizada de Microsoft. Al mismo tiempo, Microsoft también lanzó una herramienta de evaluación de agentes de código abierto llamada Autogenbench, con el objetivo de probar la efectividad del sistema de agentes se basa en el marco de autógeno liberado previamente y admite la comunicación y la cooperación entre múltiples agentes.
En el corazón de Magnetic-One hay un orquestador que administra y coordina cuatro agentes auxiliares diferentes. Además del comandante, el sistema también incluye los siguientes cuatro tipos de agentes:
1. ** WebSurfer Agent **: puede controlar los navegadores basados en el cromo, buscar, hacer clic e ingresar páginas web, e incluso resumir el contenido de la página web.
2. ** FileSurfer Agent **: Se usa para leer archivos locales, directorios de listas y carpetas de navegación.
3. ** Agente del codificador **: Responsable de escribir código, analizar información de otros agentes y crear nuevos proyectos.
4. ** ComputerTerminal Agent **: Proporciona una consola para que el programa del agente de codificadores se ejecute.
El agente del comandante no solo formula un plan de ejecución de tareas, sino que también rastrea el progreso de cada agente en tiempo real y lo reasigna cuando ocurre un error. Si el agente encuentra obstáculos en una tarea, el comandante puede ajustar el plan para garantizar la finalización suave de la tarea.
Microsoft usó GPT-4O de OpenAI cuando se desarrolla Magnetic-One, sin embargo, el sistema es independiente de los modelos de idiomas grandes, y los investigadores recomiendan usar un poder de inferencia poderoso como agente de comandantes. Magnetic-One admite múltiples combinaciones de modelos, y los desarrolladores pueden elegir de manera flexible de acuerdo con sus necesidades.
A medida que las empresas aumentan su interés en la implementación de múltiples agentes, el sistema magnético-one de Microsoft puede convertirse en una parte importante de impulsar la evolución del marco agular. Otras compañías como OpenAI y Crewai también están lanzando marcos de gestión de agentes similares, y las empresas aún exploran constantemente al elegir la mejor solución de múltiples agentes.
Introducción oficial: https://www.microsoft.com/en-us/research/articles/magentic-one-a-generalist-multi-agent-system-for-solving-complex-casks/
Puntos clave:
** Sistema Magnetic-One **: Microsoft lanzó un marco de múltiples agentes diseñado para aumentar la productividad y automatizar las tareas diarias.
** Varios roles de agentes **: incluyendo comandante, navegación web, navegación de archivos, redacción de código y otros agentes trabajan juntos.
** Compartir de código abierto **: Magnetic-One proporciona a los desarrolladores un marco de código abierto para promover la aplicación flexible y la evaluación de los agentes.
Las características de código abierto y las potentes funciones de Magnetic-One hacen que tenga ventajas significativas en el campo de los sistemas de múltiples agentes, y vale la pena esperar los desarrollos futuros. Su arquitectura y escalabilidad flexibles proporcionarán a los desarrolladores más posibilidades para promover la aplicación de la tecnología de inteligencia artificial en varios campos.