ReDel: A Toolkit for LLM-Powered Recursive Multi-Agent Systems

最近，越来越多的人对使用大型语言模型（LLMs）构建复杂的多智能体系统来执行任务，例如编写文献综述、撰写消费者报告和规划假期感兴趣。许多工具和库可用于帮助创建这样的系统，但没有一个支持递归多智能体系统——其中模型本身灵活地决定何时委派任务以及如何组织其委派结构。在这项工作中，我们介绍了ReDel：一个支持自定义工具使用、委派方案、基于事件的日志记录和交互式重放的递归多智能体系统工具包，其易于使用的Web界面。我们展示了使用ReDel，我们能够在代理基准测试中实现显著的性能提升，并通过可视化和调试工具轻松地确定潜在的改进领域。我们的代码、文档和PyPI包是开源的，可在MIT许可下免费使用。

论文介绍了一个名为ReDel的工具包，旨在解决递归多智能体系统的问题。这个工具包的目的是支持LLMs构建复杂的多智能体系统，这些系统能够灵活地决定何时委托任务以及如何组织委托结构。

ReDel是一个递归多智能体系统的工具包，支持自定义工具使用、委托方案、基于事件的日志记录和交互式回放。使用ReDel，可以在易于使用的Web界面中实现重要的性能提升，并通过可视化和调试工具轻松识别潜在的改进领域。

该论文提出了一个名为ReDel的工具包，用于构建递归多智能体系统，并支持自定义工具使用、委托方案、基于事件的日志记录和交互式回放。论文还展示了使用ReDel可以在多智能体基准测试中实现显著的性能提升，并且该工具包的代码、文档和PyPI包是开源和免费的。

最近在这个领域中，还有其他相关的研究。然而，目前没有支持递归多智能体系统的工具包。