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A2--洪思睿--OpenManus:通用Agent设计与实践.pdf

上传人: 可*** 编号:991626 2025-12-07 25页 11.37MB

1、OpenManusOpenManus:赋能:赋能LLMLLM智能体的框智能体的框架演进之路架演进之路洪思睿 DeepWisdom Tech Lead,MetaGPT&OpenManus 核心成员洪思睿洪思睿DeepWisdom Tech Lead,MetaGPT 论文一作&OpenManus 核心作者毕业于香港科技大学,获硕士学位,现任深度赋智(DeepWisdom)NLP/AIGC算法技术负责人,负责算法研究与开发工作,在自然语言处理、自动化复杂数据分析和智能多智能体系统设计领域拥有丰富的技术经验和卓越成就。她曾获得NeurIPS 2019 AutoDL竞赛(NLP赛道)冠军,是MetaGP

2、T论文(ICLR 2024 Oral)和Data Interpreter论文的第一作者,AFLOW论文(ICLR 2025 Oral)的共同作者,同时也是OpenManus项目的核心贡献者。她的研究成果已发表在TPAMI和ICLR等顶级期刊和会议上,目前主要专注于大语言模型增强技术、高级代码生成和多智能体性能优化等前沿研究方向,在AI算法研究和工程实践方面具有深厚的技术积累和丰富的项目经验。MetaGPT 提供了第一个完全由 AI Agent 构成的软件公司,支持自然语言编程自然语言编程,显著提升了软件开发效率(社区人数:10k+)MetaGPT,全球顶级多智能体框架,获得 56k+GitHu

3、b Star MetaGPT和AFlow两度荣获ICLR口头报告(Oral)MetaGPT产品登顶ProductHunt,获日榜/周榜第一 OpenManus单日获得GitHub 10k+StarMetaGPTOpenManus3小时复现Manus,上线一天超过万颗start,目前start数超过46k,社区人数超过6k人Foundation Agent自主智能系统特征:主动感知多样化环境信号持续从经验中学习演进更新记忆、情感等内部状态对内外行动进行目标导向推理自主导航至复杂长期目标动态适应变化的条件与需求 仿脑组织结构-每个模块处理特定的认知功能,类似人脑的组织方式 双层架构设计-通用+专业

4、双层设计,在通用性与专业性之间实现平衡“Advances and Challenges in Foundation Agents:From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary,Collaborative,and Safe Systems.”arXiv preprint arXiv:2504.01990(2025)MetaGPT,Montreal&MILA,NTU,ANL,U Sydney,PSU,MSRA,UIUC,HKUST,USC,Yale,Stanford,U Georgia,OSU,KAUST,Duke,PolyU,Google De

5、epMind,Canada CIFAR AI Chair Level 1ChatbotsChatbotsAl with conversational language EmergingEmergingequal to or somewhat better than an unskilled humanLevel 2ReasonersReasonershuman-level problem solvingCompetentCompetentat least 50th percentile of skilled adults Level 3AgentsAgentssystems that can

6、take actions ExpertExpertat least 90th percentile of skilled adults Level 4InnovatorsInnovatorsAl that can aid in inventionVirtuosoVirtuosoat least 99th percentile of skilled adultsLevel 5Al that can do the work of an organization SuperhumanSuperhumanoutperforms 100%of humansAl S

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: - **作者洪思睿**:深度赋智NLP/AIGC算法技术负责人,MetaGPT & OpenManus核心成员,拥有丰富的AI技术经验和卓越成就。 - **MetaGPT**:全球顶级多智能体框架,获得56k+ GitHub Star,支持自然语言编程,显著提升软件开发效率。 - **OpenManus**:自动化构建工作流框架,单日获得GitHub 10k+ Star,提供可插拔/组合的集成工具和执行流。 - **AFLOW框架**:通过代码节点和边表示工作流程,利用MCTS算法优化工作流程,提高性能。 - **工具集成**:支持计算机系统交互、Web搜索、浏览器操作等,实现多模态与工具集成。 - **长期规划与执行**:采用分层规划架构,支持长期任务的错误检测与恢复。 - **社交互动与协作**:构建多场景适应性社交互动模型,实现谈判和共识构建。 - **模型集成**:开放vs封闭模型集成,混合模型架构,无缝模型替换的模块化接口。
"AFLOW框架如何自动化工作流?" "OpenManus如何实现智能体工作流?" "MetaGPT如何提升软件开发效率?"
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