LLM 打破 15 年 MARL 技术范式，多智能体协作进展到哪一步了？

主要观点总结

文章介绍了Raphael Shu及其团队在多智能体系统领域的探索和创新，特别是关于LLM颠覆MARL技术范式、多智能体系统的应用和发展趋势，以及从Workflow到Ecosystem的转变等方面的内容。文章还提到了开源项目OpenAgents的架构和目的。

关键观点总结

关键观点1: LLM如何颠覆MARL技术范式

文章详细阐述了LLM（大语言模型）如何改变多智能体强化学习（MARL）的技术格局，通过引入自然语言交互方式，实现智能体之间的无需预设协议、场景无限制覆盖和零训练快速上线的三大颠覆性改变。

关键观点2: 多智能体系统的应用

文章通过微软Magentic One系统和异步多智能体系统的标准架构为例，说明了多智能体系统在现实世界的广泛应用，并指出了多智能体协作在解决复杂任务中的优势。

关键观点3: 单智能体的能力局限与多智能体的高级形态

文章讨论了单智能体在处理复杂任务时的能力局限，并强调了多智能体的高级形态——群体自治在解决复杂、动态问题中的优势。

关键观点4: 从Workflow到Ecosystem的转变

文章指出在多智能体走出封闭场景，进入开放世界时面临的挑战，并强调了任务边界的模糊性、生态系统的高度复杂性和外部环境的快速变化等现实问题，推动我们从传统的Workflow Engineering转向Ecosystem Engineering。

关键观点5: 开源项目OpenAgents的目的和架构

文章最后介绍了Raphael Shu团队推出的开源项目OpenAgents的架构和目的，该项目旨在构建一个智能体之间的“社交网络”和“协作平台”，让它们能自主、安全、高效地一起干活。