muAgent框架:让知识图谱助力搭建AI版“谁是卧底”游戏,支持复杂推理与在线协同

   时间:2024-11-06 15:19 来源:ITBEAR作者:苏婉清

muAgent整体架构图

muAgent框架兼容当前市场上的各类Agent框架,并在复杂推理、在线协同、人工交互及知识即用四大方面展现出其独特的技术优势。这一框架已在蚂蚁集团内部的多个复杂DevOps场景中落地验证,同时,通过一款创新的AI文本游戏“谁是卧底”快速体验了其功能特点。

在复杂推理方面,muAgent通过设计“原子经验”和图谱的发散推理机制,实现了让大型语言模型(LLM)在人的经验指导下进行工作。这种推理方式既灵活又可控,能够自由探索未知局面,并将成功探索的经验总结为图谱进行沉淀,从而提升处理相似问题的效率。

muAgent推理流程图

在人工交互方面,muAgent通过引入“智能体”、“企业人”和“用户人”等人物节点,以及丰富的信息通讯和加工方法,使得企业任务流的知识承载更加灵活,同时满足了多人文本游戏等创新场景的研发需求。

muAgent还具备强大的知识即用能力。通过统一设计场景意图、事件流程、工具和组织人物四部分的图谱结构,muAgent能够轻松承载各类标准操作流程(SOP)场景所需的知识,并通过简易的拖拉拽和轻文字编写方式直接应用。同时,该框架还支持对海量存量文档进行智能解析和一键导入,实现了经验的快速拆分、合并和泛化。

muAgent人物构成图

在多人协同方面,muAgent通过构建虚拟团队和划分场景意图,为用户带来了类似于在线文档与本地文档之间的差异化体验。同时,借助文本语义输入的节点使用方式,用户能够感受到类似于有注释代码与无注释代码之间的明显区别,从而充分体现出在线协同的优势。

muAgent还提供了强大的调试运行功能。用户在完成图谱编辑后,可以通过可视调试快速发现流程错误并进行修改优化。同时,面向调试成功的路径,muAgent支持关联配置自动沉淀,从而有效降低模型交互开销并加速推理流程。该框架还提供了全链路可视化监控功能,使得排查和维护工作更加便捷。

 
 
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