CACA Agent: Capability Collaboration based AI Agent

随着基于大型语言模型（LLMs）的AI代理在各个领域的实际应用中显示出潜力，如何快速部署AI代理以及如何方便地扩展AI代理的应用场景已成为一个挑战。先前的研究主要集中在在单个LLM中实现AI代理的所有推理能力，这往往使模型更加复杂，也降低了AI代理功能的可扩展性。在本文中，我们提出了基于服务计算启发的CACA代理（能力协作型AI代理）。CACA代理集成了一组协作能力来实现AI代理，不仅减少了对单个LLM的依赖，而且增强了AI代理的规划能力和可用工具的可扩展性。利用所提出的系统，我们展示了一个演示，以说明CACA代理的操作和应用场景扩展。

提高AI Agent的部署速度和扩展性

提出基于服务计算的CACA Agent架构，整合多种协作能力以实现AI Agent，减少对单个LLM的依赖，增强AI Agent的可扩展性

论文提出的CACA Agent架构可以方便地整合各种协作能力，扩展AI Agent的功能；实验结果表明，CACA Agent的性能优于单个LLM的AI Agent；论文提供了一个演示来说明CACA Agent的运作和应用场景扩展

最近的相关研究主要集中在如何提高AI Agent的性能和可扩展性方面，如使用多个模型协同工作、使用元学习等。