微軟開源多代理AI系統Magentic-One,可用於開放式網頁瀏覽或程式碼編寫任務
支付動態 · 2024-11-07

微軟的多代理系統Magentic-One具有自適應管理和多重檢查機制,能執行網頁操作、編寫和執行Python程式碼等任務,靈活處理跨領域多樣化任務

微軟釋出了一款多代理人工智慧系統Magentic-One,針對跨領域、開放式網頁與檔案操作任務設計,並且已經在GitHub向開發人員和研究人員開源。該系統是以Microsoft AutoGen框架為基礎,允許多個代理相互協作完成複雜任務,並能夠在程式開發、資料分析和研究等領域發揮作用,推動人工智慧技術在工作和日常生活中的應用。

Magentic-One採用多代理架構,由主導代理Orchestrator負責規畫任務、追蹤進度,並且分配具體子任務給其他4個代理。不同代理各自擁有不同專長,包括從本機檔案中擷取資訊、操作網頁瀏覽器,以及編寫和執行Python程式碼等。Magentic-One高度模組化隨插即用的設計,使其可以根據開發者需求靈活新增或是移除代理,以更自由地配置系統應對多樣化任務。

在任務管理方面,Magentic-One內的Orchestrator是重要角色,運用了雙迴圈機制來處理複雜任務,外迴圈負責整體任務的計畫,而內迴圈則專注於追蹤進度,並在必要時重新分配代理,確保任務最終能夠順利完成。Magentic-One具有自適應的任務管理流程,因此係統有能力處理多步驟,甚至是需要動態調整的任務,即便遭遇到意外,Magentic-One也能夠在調整之後繼續完成任務。

為了避免系統在執行過程中發生不可逆的操作,Magentic-One具有多重檢查機制,以確保高風險的操作皆經過嚴格監控,在設計上,Orchestrator遵循最小權限原則,必要時會暫停操作並尋求人工介入。微軟也對Magentic-One進行多種安全測試,包括對潛在攻擊和有害內容的防護,以減少系統使用過程中可能出現的風險。

微軟在開源Magentic-One的同時,也釋出相對應的評估工具AutoGenBench,供開發者在控制變數和隔離環境下進行系統測試,確保該系統的穩定表現。微軟表示,未來人工智慧技術的發展方向,不會只是提供建議,還會逐漸轉向協助使用者完成複雜任務。隨著Magentic-One的開源,並應用於不同場景,Magentic-One將有助於在不同領域中推進自動化的發展。

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