AIGC与多智能体(Multi-Agent)系统实战第三章源码资源-CSDN下载

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在深入探讨"AIGC 与多智能体(Multi-Agent)系统实战第三章源码"之前，我们首先需要对AIGC、多智能体系统、LangChain以及AutoGen和LlamaIndex的概念有所了解。AIGC，即人工智能生成内容，是指利用人工智能技术自动生成文本、图像、视频等媒体内容的过程。多智能体系统则是由多个智能体构成的系统，这些智能体在一定的环境中共存，并能够互相通信、协调和合作，以实现更复杂的目标。LangChain是一种语言模型，用于构建能够理解和生成自然语言的智能体。AutoGen和LlamaIndex则是两个在编程和人工智能领域中使用的工具，尽管在此上下文中它们的具体作用尚不明确。在分析具体章节源码之前，我们还需要掌握相关的编程语言和技术框架。由于文件信息中未明确指出源码所使用的编程语言和技术栈，我们无法进行深入的技术分析。然而，根据章节标题推测，源码可能涉及智能体的协作机制、环境交互、状态更新、决策制定、通信协议等关键元素。这些元素对于构建一个功能完善的多智能体系统至关重要。在"多智能体系统"的讨论中，智能体的协作和交互通常涉及一系列复杂的概念。例如，智能体之间的通信可以采用直接通信，也可以通过共享环境进行间接通信。智能体之间的协作则涉及分工、资源分配、共同目标的达成等。此外，智能体的决策过程可以是集中式，也可以是分散式的，其中每种方式都有其优缺点和适用场景。在"AIGC"与多智能体系统相结合的背景下，我们可能会看到智能体如何使用AIGC技术生成内容以实现特定的目标，例如在模拟环境或真实世界中构建对话系统、生成报告、自动化内容创建等。这些内容生成的任务可能需要智能体能够理解上下文、生成连贯的语句，并通过自然语言与用户或其他智能体进行交互。章节源码可能包含了关于如何将AIGC技术和多智能体系统结合使用的具体示例，其中可能包括设计模式、编程接口、系统架构等。智能体的设计可能采用了面向对象编程的范式，每个智能体都是一个封装了特定功能和行为的对象。系统架构可能需要支持多个智能体的并行工作，以及它们之间的有效通信。本章节源码还可能涉及到测试和验证多智能体系统的方法。由于多智能体系统的复杂性，对它们的测试需要设计特定的测试用例，以确保系统中的每个智能体都能正确地与其他智能体协作，同时能够适应环境中的变化。由于缺乏具体的源码内容，我们无法提供关于章节源码的详细技术分析和实现细节。不过，我们已经概述了可能涉及的关键知识点和概念。在实际应用中，开发者需要具备相关领域的知识，以及编程、系统设计和人工智能技术方面的扎实技能，才能有效地理解和利用这些源码。我们可以通过提供的博客链接获取更深入的理解。该博客可能详细介绍了如何在实际项目中应用AIGC和多智能体系统，以及如何利用LangChain、AutoGen和LlamaIndex等工具。通过阅读博客内容，我们能够更好地理解源码在实际应用中的上下文和技术细节。

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chapter3

main.py 114B

app

main.py 531B

services

ai.py 1KB

api

endpoints

ai.py 525B

models

ai.py 248B

core

config.py 346B

from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser from app.api.v1.models.ai import PoemResponse from app.core.config import settings class AIService: def __init__(self): self.chat_model = ChatOpenAI( api_key=settings.OPENAI_API_KEY, base_url=settings.OPENAI_API_BASE, temperature=0.7, model_name="gpt-3.5-turbo" ) async def generate_poem(self, subject: str) -> PoemResponse: try: parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=PoemResponse) prompt_template = PromptTemplate( template="请为我写一首关于 {subject} 的诗。\n{format_instructions}", input_variables=["subject"], partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()} ) chain = LLMChain(llm=self.chat_model, prompt=prompt_template) result = await chain.ainvoke({"subject": subject}) parsed_output = parser.parse(result['text']) return parsed_output except Exception as e: raise Exception(f"Poem generation error: {str(e)}") ai_service = AIService()

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