各位同学，大家好！ 今天我们齐聚一堂，探讨一个在当前人工智能前沿领域中极具潜力和挑战性的话题：多代理系统中的 ‘Meta-Prompting’——由主管 Agent 实时优化下属 Agent 的 Prompt。作为编程专家，我将从理论原理、架构设计、实现细节到未来展望，为大家系统地剖析这一创新范式。 什么是多代理系统与Meta-Prompting的兴起 在深入探讨Meta-Prompting之前，我们首先需要理解多代理系统（Multi-Agent Systems, MAS）的基本概念。一个多代理系统由多个能够感知环境、进行推理、并采取行动的自治实体（即Agent）组成。这些Agent通过相互协作、竞争或协调来共同完成单个Agent难以独立完成的复杂任务。在现代AI领域，特别是随着大型语言模型（LLMs）的崛起，将LLMs作为Agent来构建MAS已成为一个热门方向。 传统的单体LLM应用虽然强大，但在处理复杂、多步骤、需要多种能力协同的任务时，往往力不从心。例如，要完成“研究一个新市场趋势，生成一份报告，并为CEO准备一份演示文稿”这样的任务，一个单体LLM可能 …
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