GenWorlds 概述
GenWorlds：用于多智能体系统的基于事件的通信框架
什么是 GenWorlds？
GenWorlds 是一个创新的框架，旨在通过基于事件的通信促进多智能体系统的创建。它为开发人员提供了一个通用的平台，用于在动态环境中构建、定制和扩展 AI 代理交互。该框架利用 LangChain 等尖端技术和 Qdrant 等向量数据库来增强 AI 代理的认知能力和协调能力。
如何使用 GenWorlds？
- 设计可定制的环境： 定制您的世界的各个方面，从 AI 代理和对象到它们的目标和记忆。
- 实施可扩展的架构： 根据您的需求调整架构。从 WebSocket 到多个接口，无论手头的任务如何，都可以扩展以获得最佳性能。
- 利用即插即用组件： 访问一个现成的记忆和工具库，这些记忆和工具旨在在您的 GenWorld 中轻松部署。
- 整合认知过程： 为您的代理选择大脑，从思维树到思维链和 AutoGPT，与它们的目的保持一致。
- 建立协调协议： 从一系列组织流程中进行选择，例如令牌持有者或序列化处理，确保高效的任务执行。
- 集成第三方 GenWorld 集成： 连接现有的代理和世界，以放大您的 GenWorld 的能力。
为什么 GenWorlds 很重要？
GenWorlds 通过提供一个强大而灵活的平台来构建复杂的、协调的 AI 系统，从而改变了 AI 开发的格局。凭借其可扩展的架构和即插即用组件，开发人员可以快速原型设计并在各种领域部署 AI 应用程序。
在哪里可以使用 GenWorlds？
GenWorlds 适用于广泛的应用程序，包括：
- AI 驱动的模拟
- 虚拟环境
- 协作 AI 项目
- 高级 AI 研究
最好的入门方法是加入 GenWorlds 社区并浏览可用的文档和教程。该社区为开发人员和 AI 爱好者提供了一个协作环境，以分享知识并为平台的增长做出贡献。
客户评价：
Andre Zayarni，Qdrant 首席执行官：
我们很高兴 Qdrant 是 Yeager 的向量数据库和相似性搜索引擎的首选。现在，GenWorlds 的 AI 代理可以使用特定来源的数据进行训练，例如 Youtube 成绩单。很高兴看到他们如何通过使用 Qdrant 向量存储进行长期记忆和使用 LLM 进行短期记忆来优化 LLM 上下文窗口。这正是我们设想我们的平台将用于强大的 GenAI 应用程序的方式。
Harrison Chase，LangChain 创始人：
Yeager.ai 团队不断交付成果。很高兴看到他们的 GenWorlds 框架如何使基于 LangChain 构建的协调 AI 代理栩栩如生。协调代理是 GenAI 的一个范式转变，我很高兴看到 Yeager 团队使用 LangChain 来做到这一点
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