主要观点总结
muAgent团队推出全新Agent框架，兼容现有市场各类Agent框架，同时实现复杂推理、在线协同、人工交互和知识即用四大核心差异技术功能。该框架采用图谱作为编排引擎承载知识，通过原子经验的设计及图谱的发散推理，实现让大模型在人的经验指导下做事。此外，muAgent还包括人物模块和工具模块，可灵活处理企业任务流的知识承载和让人参与到流程的推进中。muAgent还提供了调试运行功能和全链路可视化监控。投稿请发邮件到指定的邮箱，并注明相关信息。
关键观点总结
关键观点1: muAgent团队推出的全新Agent框架具备四大核心差异技术功能。
包括复杂推理、在线协同、人工交互和知识即用。
关键观点2: muAgent采用图谱作为编排引擎承载知识。
通过简易的拖拽和轻文字编写，可以实现特定领域复杂SOP的沉淀和自动化。
关键观点3: muAgent包括人物模块。
可灵活处理企业任务流的知识承载，让人参与到流程的推进中。
关键观点4: muAgent提供调试运行功能和全链路可视化监控。
让排查和维护更加方便。
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muAgent团队 投稿 量子位|公众号QbitAI 全新Agent框架，将知识图谱从知识获取来源直接升级为Agent编排引擎。 蚂蚁集团推出 muAgent ，兼容现有市面各类Agent框架，同时可实现复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用四大核心差异技术功能。 这套框架目前在蚂蚁集团内多个复杂DevOps场景落地验证，同时可通过快速搭建的创新AI文本游戏“谁是卧底”游戏快速感受一下。 站在当前视角，LLM大模型能很好的解决通用单步任务（如SQL生成）、单步工具使用（如天气查询），但实际现实中的场景却是复杂多步骤的，尤其面向严谨专业私有领域，LLM只能给出泛泛而谈的答案（包括ChatGPT），面向C端体验用户可能问题不大，面向B/P端实际生产时却往往用处不大。 蚂蚁团队认为大模型就像才毕业的名校博士，具备优秀的基础素养，但却无法面向特定领域进一步学习，
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