MARTI：项目的核心功能/场景-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00156/article/details/148486919

MARTI：项目的核心功能/场景

MARTI A Framework for LLM-based Multi-Agent Reinforced Training and Inference 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mart/MARTI

MARTI是一个用于训练基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统（MAS）的开源框架，结合了集中式多智能体交互和分布式策略训练，实现强大、可扩展和自适应的工作流。

项目介绍

MARTI（Multi-Agent Reinforcement Training and Inference）是一个旨在通过强化学习训练LLM多智能体系统的框架。它通过集中的多智能体交互和分布式的策略训练，为用户提供了一种全新的方式来构建能够协作、推理和学习复杂任务的智能体网络。MARTI的目标不仅仅是提升单个大型语言模型的推理能力，更是希望通过集体智能，朝着通用人工智能迈进一步。

项目技术分析

MARTI框架采用了最新的深度学习和强化学习技术，支持多种流行的强化学习算法，如PPO、GRPO、REINFORCE++和TTRL。框架的核心是集中式的奖励分配和分布式策略训练，这意味着所有智能体的交互和奖励分配都是集中处理的，而策略的训练则是分布在各个智能体上。这种设计理念使得MARTI在处理复杂任务时，能够展现出更好的性能和可扩展性。

项目及技术应用场景

MARTI框架适用于多种需要多智能体协作的场景，如复杂问题求解、多轮对话、自动推理等。在具体应用中，MARTI能够通过智能体间的互动，提高模型的推理能力和决策质量。例如，在数学问题求解中，MARTI能够通过多智能体辩论和混合智能体方法，有效提升模型的准确率和泛化能力。

项目特点

统一框架：MARTI提供了一个统一的框架，既支持多智能体推理也支持强化学习训练。
图工作流：支持内置的图工作流，如辩论、链式智能体和混合智能体。
异构模型支持：在同一智能体图中支持异构模型。
内置奖励策略：提供了内置的信用分配和奖励塑造策略。
第三方框架集成：支持与AutoGen和CAMEL等第三方框架的集成（实验性）。
高性能指标：在推理基准测试中展现出先进的性能。

以下是对MARTI项目的详细推荐文章：

MARTI：开启LLM多智能体系统的新篇章

在人工智能领域，多智能体系统（MAS）因其强大的协作和推理能力，一直是研究的热点。MARTI（Multi-Agent Reinforcement Training and Inference）作为一款开源框架，以其独特的集中式多智能体交互和分布式策略训练设计理念，为LLM多智能体系统的研究和应用开辟了新道路。