AutoGen: un esempio di task eseguito da un team di agenti autonomi (GPT-4 Turbo)
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๐ง Sviluppare sistemi con #LLM in modalitร “multi-agente” puรฒ migliorarne le performance.
๐ก Cosa significa? Il task, in pratica, viene eseguito da diversi agenti autonomi basati su LLM che collaborano tra loro passandosi gli output. Ognuno con un ruolo preciso, con un system #prompt specifico, con parametri personalizzati.
โ๏ธ Nell’esempio uso #AutoGen di #Microsoft. Il task viene eseguito da un team di 4 agenti basati su #GPT4 Turbo.
๐ค Si potrebbe ottenere lo stesso flusso con diversi #GPTs? Sรฌ, perรฒ usando un sistema come questo, tutto puรฒ essere automatizzato, e possono avvenire vere interazioni autonome fino a raggiungere l’obiettivo.
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โ๏ธย ๐ฆ๐ฒ ๐๐๐ผ๐ถ ๐ฟ๐ถ๐บ๐ฎ๐ป๐ฒ๐ฟ๐ฒ ๐ฎ๐ด๐ด๐ถ๐ผ๐ฟ๐ป๐ฎ๐๐ผ/๐ฎ ๐๐ ๐พ๐๐ฒ๐๐๐ฒ ๐๐ฒ๐บ๐ฎ๐๐ถ๐ฐ๐ต๐ฒ, ๐ถ๐๐ฐ๐ฟ๐ถ๐๐ถ๐๐ถ ๐ฎ๐น๐น๐ฎ ๐บ๐ถ๐ฎ ๐ป๐ฒ๐๐๐น๐ฒ๐๐๐ฒ๐ฟ:ย https://bit.ly/newsletter-alessiopomaroย
#AI #GenAI #GenerativeAI #IntelligenzaArtificialeย
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