Multi Agent System学习笔记

本文介绍了JADE(Java Agent DEvelopment Framework),一种用于构建分布式智能代理系统的框架。JADE支持P2P智能代理,允许独立自主的元素通过通信与协作来达成目标。文中详细解释了JADE中代理的行为模式及通信机制,并提到了与JESS专家系统的结合使用。
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Ontology:本体 实体,Concept的集合
Concept:例如一个Person  对象相当于domain model

The general peer-to-peer intelligent agents approach permits to model systems that represent environment in which independent

autonomous elements have to communicate and collaborate in order to achieve the desired results:

jade 是一个peer-to-peer intelligent agents,它不仅是p2p,而且是智能代理,例如发送请求,能自动回应。jade可以和JESS专家系统结合

起来实现智能代理的功能。

paradigm 范例


建立一个代理
确定代理的行为:  
One-shot behaviours  只执行一遍
cyclic behaviours   循环执行
generic behaviours  自己定义执行步骤
WakerBehaviour      从创建该行为开始一定时间后执行
TickerBehaviour     定期执行

代理的通信:ACL
sender
receivers
performative 描述行为
  REQUEST:发送者请求接收者完成一项操作
  INFORM:发送者要求接收者知晓
 QUERY_IF
 CFP :call for proposal
 PROPOSE
 ACCEPT_PROPOSAL
 REJECT_PROPOSAL
content
language
ontology:the vocabulary of the symbols used in the content and their meaning (both the sender
and the receiver must ascribe the same meaning to symbols for the communication to be effective).
conversation-id, reply-with, in-reply-to, reply-by:


典型接收模式
1 public void action() {
ACLMessage msg = myAgent.receive();
if (msg != null) {
// Message received. Process it
...
}
else {
block();
}
}

2 blockingReceive() methods actually blocks the agent thread.
Therefore if you call blockingReceive() from within a behaviour, this prevents all other behaviours to
run until the call to blockingReceive() returns.

use blockingReceive() in the setup() and takeDown() methods;
use receive() in combination with Behaviour.block() within behaviours.



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由于没有提供具体的参考引用内容,以下是关于LangGraph部署多智能体系统(Multi - Agent System)通用的一些方法和步骤介绍: ### 环境准备 首先要确保系统环境满足要求,一般来说需要安装合适版本的Python环境(例如Python 3.7及以上),同时需要安装相关依赖库,如LangGraph本身依赖的库,以及多智能体系统可能用到的其他库,像NumPy、Pandas等。可以使用以下命令创建虚拟环境并安装依赖: ```bash python -m venv langgraph_env source langgraph_env/bin/activate # 在Windows上使用 langgraph_env\Scripts\activate pip install langgraph numpy pandas ``` ### 配置多智能体系统 需要对多智能体系统进行配置,这包括定义每个智能体的角色、功能和交互规则。可以通过编写配置文件或者代码来实现。例如,在Python代码中定义智能体类和交互逻辑: ```python from langgraph import Agent class MyAgent(Agent): def __init__(self, name): super().__init__(name) def step(self, message): # 智能体的处理逻辑 response = f"Agent {self.name} received: {message}" return response # 创建多个智能体实例 agent1 = MyAgent("Agent1") agent2 = MyAgent("Agent2") ``` ### 部署LangGraph 将配置好的多智能体系统部署到LangGraph上。这可能涉及到启动LangGraph的服务,将智能体注册到系统中。以下是一个简单的示例: ```python from langgraph import Graph graph = Graph() graph.add_agent(agent1) graph.add_agent(agent2) # 启动LangGraph服务 graph.start() ``` ### 测试与监控 部署完成后,需要对多智能体系统进行测试,确保各个智能体之间能够正常交互。可以编写测试用例来模拟消息传递和交互过程。同时,可以使用监控工具来监控系统的运行状态,如查看智能体的响应时间、消息吞吐量等。 ```python # 测试智能体交互 message = "Hello, agents!" response = agent1.step(message) print(response) ```
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