AI-Agenten lernen miteinander zu kommunizieren

Wie KI-Agenten miteinander "kommunizieren" Die Landschaft der agierenden KI-Agenten entwickelt sich mit einem erstaunlichen Tempo, und Praktiker finden es zunehmend schwierig, mehrere Agenten im Einklang zu halten, während sie ihre Workflows durchkreuzen. Um Chaos zu minimieren und eine harmonische Zusammenarbeit zwischen den Agenten sicherzustellen, haben wir eine Auswahl von Artikeln zusammengestellt, die zwei neu eingeführte Werkzeuge beleuchten: Googles Agent2Agent-Protokoll und Hugging Faces smolagents-Framework. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Sie diese Werkzeuge in Ihren eigenen fortschrittlichen Projekten einsetzen können. Im Innern des Agent2Agent-Protokolls von Google: KI-Agenten lernen miteinander zu kommunizieren Für Anfänger in der Welt der KI-Agenten bietet Hailey Quach eine verständliche Einführung ins A2A-Protokoll. Dieses Protokoll ist wichtig, da es KI-Agenten aus ihren Isolationen befreien und sie ermöglicht, als ein gut koordiniertes Team zusammenzuarbeiten, anstatt als isolierte Genies. Das A2A-Protokoll verspricht, die Effizienz und Flexibilität von KI-Agenten erheblich zu steigern, indem es ihnen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und Aufgaben abzustimmen. Multi-Agenten-Kommunikation mit dem A2A Python SDK Sind Sie bereit, das A2A-Protokoll auszuprobieren? Deborah Mesquita führt Sie durch ein einfaches Beispiel, um Ihnen ein tieferes Verständnis der Funktionsweise des Protokolls zu vermitteln. In ihrem Artikel baut sie ein kleines Modell auf, das zeigt, wie Agenten miteinander interagieren können, um gemeinsam komplexe Aufgaben zu lösen. Dieser praktische Ansatz hilft Ihnen, die Konzepte in die Praxis umzusetzen und die Vorteile der Multi-Agenten-Kommunikation direkt zu erleben. Von Daten zu Geschichten: Code-Agenten für KPI-Narrative Ein alternativer Ansatz zur Orchestrierung von Multi-Agenten-Workflows wird von Mariya Mansurova in ihrem Artikel über das smolagents-Framework vorgestellt. Smolagents ist ein Framework, das es erleichtert, KI-Agenten zu erstellen, die Daten analysieren und daraus Geschichten generieren können. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die wichtige Leistungskennzahlen (KPIs) klar und verständlich darstellen möchten. Mansurovas Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt, wie man Agenten trainiert, um strukturierte Narrative aus komplexen Datensätzen zu erstellen. Diese Woche empfohlene Geschichten Hier ist eine Zusammenstellung der Artikel, die unsere Community in den letzten Tagen intensiv diskutiert hat: Mein erster KI-Agent: Wie ich ihn entwarf, von Fabiana Clemente Erstellung eines modernen Dashboards mit Python und Gradio, von Thomas Reid Automatisierung meines Machine-Learning-Workflows mit nur 10 Zeilen Python, von Himanshu Sharma Weitere empfohlene Lektüren Untersuchen Sie einige unserer besten kürzlich veröffentlichten Artikel zu anderen Themen, von Benchmarks für große Sprachmodelle bis hin zu Best Practices im Programmieren. Neue Autoren begrüßen Wir freuen uns jede Woche, neue Experten aus den Bereichen Data Science, Machine Learning und Künstliche Intelligenz willkommen zu heißen. Verpassen Sie nicht die Arbeit einiger unserer neuester Mitwirkender. Falls Sie selbst ein interessantes Projekttutorial, eine Anleitung oder eine theoretische Reflexion zu einem unserer Kernthemen verfasst haben, überlegen Sie, es uns zukommen zu lassen. Industrieinsider bewerten die Entwicklung positiv. Das Agent2Agent-Protokoll von Google und das smolagents-Framework von Hugging Face gelten als wichtige Meilensteine in der Entwicklung von Multi-Agenten-Systemen. Beide Werkzeuge bieten innovative Lösungen, um KI-Agenten effektiver zusammenarbeiten zu lassen und den Workflows von Entwicklern zu optimieren. Google, ein globaler Technologiekonzern, ist bekannt für seine fortgeschrittenen KI-Forschungsprojekte und hat mit A2A wieder einmal die Branche vorangebracht. Hugging Face, einer der führenden Anbieter von KI-Modellen und -Tools, hat sich mit smolagents auf die Anforderungen der Praxis konzentriert, um Entwicklern eine benutzerfreundlichere und zugänglichere Plattform zu bieten.