BMW Agents -- A Framework For Task Automation Through Multi-Agent Collaboration

自然语言处理驱动的自主代理人具有巨大的自动化潜力。该技术的早期证明可以在各种代理人解决复杂任务、与外部系统交互以增强其知识并触发操作的演示中找到。特别是，涉及多个代理人以协作方式解决复杂任务的工作流程展示了它们在不那么严格和不那么明确定义的环境中运作的能力。因此，多代理人方法在许多工业应用中具有巨大潜力，包括复杂知识检索系统和下一代机器人流程自动化。鉴于当前一代自然语言处理技术的推理能力，复杂的流程需要一个多步骤的方法，包括明确定义和模块化任务的计划。根据复杂程度，这些任务可以由单个代理人或一组代理人执行。在本文中，我们专注于设计一个灵活的代理人工程框架，特别关注规划和执行，能够处理各个领域的复杂用例应用。所提出的框架为工业应用提供可靠性，并提供技术以确保多个自主代理人协同工作以解决任务的可扩展、灵活和协作的工作流程。

设计一个灵活的代理工程框架，用于处理各种领域中的复杂应用程序

提供可靠性，确保多个自主代理协同工作，解决任务，包括规划和执行

该框架具有处理复杂工作流的能力，包括多个代理协同工作，实验设计充分，提供了可重复性和可扩展性，可以适用于各种领域

最近的相关研究包括：1)“Multi-Agent Reinforcement Learning for Sequential Social Dilemmas”；2)“Learning to Collaborate in Multi-Agent Environments”