我解决了多智能体架构中的三大痛点

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摘要

Agentlas 推出了一种分层多智能体架构,可消除无限循环问题;通过访谈引导智能体创建;并内置安全扫描器,可在安装前审查智能体。

[http://agentlas.cloud](http://agentlas.cloud) 几个月来我一直在构建AI,却反复遇到同样的三个问题。最后我构建了一个能解决所有问题的方案。 无限循环 我尝试过的每个多智能体框架中,智能体都会陷入任务来回传递的死循环,白白消耗API额度。我设计了一种严格的分层架构来解决。任务仅通过组织架构自上而下流动。CEO委派给团队主管,团队主管再委派给专家。智能体无法将任务回传或横向传递。循环在结构上不可能发生,而不仅仅是限制循环次数。我曾在一家韩国财阀工作,那里的初级员工绝不会把任务退回给董事。事实证明,这种僵化的企业层级结构正是多智能体委派的完美模型。 通用的单提示智能体毫无用处。'给我构建一个资产负债表智能体'每次都会产生垃圾结果。因此,Agentlas 不会立即生成,而是先对你进行访谈。6-8个针对性问题:采用哪种会计准则?数据来源是什么——CSV、QuickBooks、Xero 还是 Google Sheets?报告周期?输出格式?这样生成的智能体才能真正适应你的工作流程。 安全性在所有地方都是事后才考虑的问题。我一直从GitHub下载智能体文件,却完全不知道里面有什么。硬编码的API密钥、隐藏的webhook、过度的文件系统访问,没人检查。我构建了一个安全扫描器,可以在你安装任何智能体之前对其进行审查。只需粘贴GitHub URL或上传ZIP文件。只有经过审查的智能体才能发布到市场中。 你可以构建单个智能体、团队,或者带有委派链的完整公司组织架构图。开放测试中,提供免费额度,请访问 agentlas.cloud。
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