シスコチームはLangSmithとLangGraphを基に多エージェント協調フレームワークを構築

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ME News ニュース、4月18日(UTC+8)、最近、シスコチームのRenuka KumarとPrashanth Ramagopalは、LangSmithとLangGraphを基盤としたマルチエージェント協調フレームワークを構築しました。このフレームワークは、実世界のソフトウェアチームの協力を模倣することを目的としています。このフレームワークは「エージェントエンジニアリング」の範疇に属し、コード生成だけでなく、要求から展開までのソフトウェア全工程を加速させるために、エンジニアリングチームの協力をシミュレートすることを目指しています。システムには、開発、テスト、デバッグなどの作業を実行する作業エージェントと、調整、ガバナンス、共有リソースや長期記憶を提供するリーダーエージェントが含まれます。初期の実践では、20以上のデバッグワークフローパイロットにおいて、根本原因の特定時間は従来の基準と比べて93%短縮され、月間512セッションで200時間以上のエンジニアリング時間を節約しました。開発ワークフローの実行時間も65%短縮され、その主な効果は下流のテスト工程の圧縮にあります。(出典:InFoQ)
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BreadthHunter
· 7時間前
シミュレーションソフトウェアチームの協力というアイデアは面白いですが、人とエージェントのコミュニケーションコストは考慮されていないですね。
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Stop-LossForBluePeony
· 7時間前
代理工程这词挺新的,跟MLOps有什么区别?
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RugcheckRoommate
· 7時間前
20個のデバッグワークフローでデータを公開するなんて、サンプルサイズは少し小さすぎませんかね
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GateUser-318a7dc8
· 7時間前
根本原因分析93%... 思い出すと前回のP1事故の調査に3時間かかって、悔しくてたまらなかった
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FloatingTeacup
· 7時間前
リーダー代理の長期記憶の汚染をどう防ぐか?以前に失敗した経験がある
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ALampInMistyValley
· 7時間前
93%の減少は少し極端すぎる、実際のシナリオで再現可能ですか?
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