摘要

本文介绍了一种名为BMW Agents的框架，该框架通过多智能体协作实现任务自动化。随着大型语言模型（LLMs）驱动的自主智能体在解决复杂任务、与外部系统交互以增强知识、触发行动等方面的潜力日益显现，多智能体方法在从复杂知识检索系统到下一代机器人流程自动化等众多工业应用中展现出巨大潜力。本文详细阐述了设计一个灵活的智能体工程框架的原则，该框架注重规划和执行，能够处理跨领域的复杂用例应用，并提供了可靠性、可扩展性、灵活性和协作性的技术保证。

原理

BMW Agents框架的核心在于利用多个智能体协同工作，每个智能体具有特定的专业知识，通过精心设计的交互流程共同解决复杂任务。智能体之间的协作不仅放大了每个智能体的个体能力，还通过交互流程驱动复杂任务的完成。框架的关键组件包括规划器、执行器、验证器等，它们共同确保任务从分解、执行到验证的每个环节都能高效、准确地完成。此外，框架还引入了工具抽象和工具箱精炼器，以确保智能体在执行任务时能够选择最合适的工具，从而提高系统的准确性和性能。

流程

BMW Agents的工作流程分为三个主要阶段：规划、执行和验证。在规划阶段，输入被分解为简单的逻辑步骤，并明确操作顺序。执行阶段由智能体完成规划中的任务并生成结果。验证阶段则独立检查任务结果是否符合原始指令和总体目标。整个流程从用户输入开始，经过任务队列协调器、规划器、验证器和执行智能体的处理，最终输出工作流程结果。例如，在软件开发工作流程中，Coder、Architect和Tester三个智能体通过对话协作，共同完成代码编写、架构设计和代码测试等任务。

应用

BMW Agents框架的应用前景广泛，涵盖了从复杂知识检索系统到软件开发等多个领域。随着技术的不断进步和应用场景的拓展，该框架有望在企业自动化、智能决策支持系统等领域发挥重要作用，帮助企业实现更高的效率和竞争力。