报告围绕大模型驱动的多智能体协同展开探讨，涵盖从大模型到自主智能体的发展、多智能体系统、协同演化、缩放法则以及未来展望等内容。

1. 从大模型走向自主智能体：大模型需借助自主智能体与动态环境交互，才能更好地应用于复杂智能场景。目前，自主智能体技术发展迅速，成为人工智能研究的热点领域，我国与国际领先机构处于同一起跑线。XAgent是大模型驱动的自主智能体框架，通过双循环机制协调决策和任务执行，在不同任务中展现出一定优势 。

2. 大模型多智能体系统：多智能体系统主要有任务完成型和社会模拟型两种。在任务完成型系统中，群体协作通过语言交互实现优势互补，提高问题解决准确率；社会模拟型系统则专注于模拟人类社群行为。其核心研究框架包括目标导向、联盟结构、组织规模、行为关系和组织行为等方面，这些因素相互作用，影响多智能体系统的运行 。

3. 多智能体协同及演化：以ChatDev为例，它通过角色扮演和交互链编排，将复杂任务分解为原子任务，实现智能体间的高效协作。同时，ChatDev的交互机制和模式，如角色化、记忆流、自反思以及交互除幻机制，有助于提高软件开发效率，降低成本。此外，CTC通过多队伍协作编排提升内容质量；Co - Learning则通过跨任务经验迁移，让智能体在训练任务中积累经验，在测试任务中实现高效推理，减少推理步骤，提升成品质量。随着经验的动态积累，任务执行的协同效率也逐步提升 。

展开剩余83%

4. 智能体协同的缩放法则：构建高可拓展的群体协同面临着设计通用组织结构、实施合理路由策略和建立有效记忆管理等挑战。MacNet多智能体协作网基于有向无环图拓扑结构部署智能体，通过拓扑排序遍历网络，传播解决方案，实现可拓展的记忆管理。它支持大规模协同，不同拓扑结构性能各异，其中接近小世界网络属性的拓扑综合性能更优，且其性能大致遵循Sigmoid形趋势 。

5. 总结与展望：大模型智能体未来的发展趋势是向多智能体协同和演化方向迈进，实现从独立实体到可协作、可演化系统的转变，通过集体智慧提升效率和产生新成果。未来的研究方向包括反馈与进化、分工与合作、安全与检测等多个方面。在“数字孪生，万物智联”的未来世界，多智能体系统将发挥重要作用，与全球信息网络紧密相连，实现设备互联和高效协作 。

免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系

发布于：广东省