AgentVerse：多代理系统的应用与研究

AgentVerse 是一款设计用于在多种应用中部署多LLM（大语言模型）代理的工具，主要提供任务解决和模拟两个框架，帮助用户高效完成任务并观察代理行为。

简介

AgentVerse 的任务解决框架集成了多个代理，作为自动化多代理系统，协同完成相应的任务。应用场景包括软件开发系统、咨询系统等。而模拟框架则允许用户设置自定义环境，以观察多个代理之间的行为或与之交互，适用于游戏、社交行为研究等领域。

任务解决框架：AgentVerse-Tasksolving 提供了一个多代理系统，通过协同工作来完成复杂的任务。用户可以使用这个框架进行软件开发、咨询等应用。
模拟框架：允许用户创建自定义环境，观察和研究多代理的行为。模拟框架可用于游戏开发、社交行为研究等。
灵活部署：支持CLI和GUI两种模式，用户可以选择命令行或图形界面进行操作，方便不同需求的用户使用。
支持本地模型：除了云端模型，AgentVerse 还支持本地模型（如LLaMA），用户可以根据需求选择合适的模型进行部署。
工具集成：AgentVerse 集成了多种工具，支持代理使用浏览器、Jupyter笔记本、Bing搜索等工具，提升任务解决的效率和效果。

安装与配置：

    
    git clone https://github.com/OpenBMB/AgentVerse.git --depth 1
cd AgentVerse
pip install -e .
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

运行示例：

    
    agentverse-tasksolving --task tasksolving/brainstorming

安装与配置：

    
    git clone https://github.com/OpenBMB/AgentVerse.git --depth 1
cd AgentVerse
pip install -e .
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"

运行示例：

    
    agentverse-simulation --task simulation/nlp_classroom_9players

AgentVerse 通过任务解决和模拟两个框架，为多代理系统的应用和研究提供了强大的支持。无论是在软件开发、咨询服务，还是在游戏开发和社会行为研究中，AgentVerse 都能发挥重要作用，帮助用户高效完成任务并深入研究代理行为。期待未来更多的功能和应用场景，为用户带来更多便利和创新体验。