Mainframe-Orchestra：多智能体团队协作框架，用于构建基于大型语言模型（LLM）的流程和多智能体团队，把“大模型工作流”变成“智能合作团队”
这个框架最吸引人的地方在于它的设计理念：不是简单地让AI模型按部就班地执行任务，而是让每个AI代理既能独立工作，又能像交响乐团一样协同配合。说白了，就是让原本“solo”的AI变成了能合奏的“乐团成员”。
具体来看它的几个核心特色：
1. 模块化设计：就像乐高积木，想怎么搭建就怎么搭建，扩展性很强
2. 智能调度：每个AI都能根据情况当指挥或演奏者，任务分配特别灵活
3. 分阶段执行：通过结构化的思维模式，降低了对大语言模型的负载
4. 工具集成：用简单的文本描述就能定义工具，不用写复杂的JSON配置
5. 实时流处理：支持同步异步双模式的实时输出
6. 容错机制：即使某个环节出问题，也有备选方案兜底
对于想要构建复杂AI工作流的开发者来说，这个框架提供了一个既灵活又可靠的选择。它让多个AI代理的协作变得更加自然，就像一场精心编排的交响乐演出。
'Cognitive Architectures for Multi-Agent Teams'
GitHub: github.com/mainframecomputer/orchestra
#多智能体##团队协作##AI框架##AI创造营#
这个框架最吸引人的地方在于它的设计理念：不是简单地让AI模型按部就班地执行任务，而是让每个AI代理既能独立工作，又能像交响乐团一样协同配合。说白了，就是让原本“solo”的AI变成了能合奏的“乐团成员”。
具体来看它的几个核心特色：
1. 模块化设计：就像乐高积木，想怎么搭建就怎么搭建，扩展性很强
2. 智能调度：每个AI都能根据情况当指挥或演奏者，任务分配特别灵活
3. 分阶段执行：通过结构化的思维模式，降低了对大语言模型的负载
4. 工具集成：用简单的文本描述就能定义工具，不用写复杂的JSON配置
5. 实时流处理：支持同步异步双模式的实时输出
6. 容错机制：即使某个环节出问题，也有备选方案兜底
对于想要构建复杂AI工作流的开发者来说，这个框架提供了一个既灵活又可靠的选择。它让多个AI代理的协作变得更加自然，就像一场精心编排的交响乐演出。
'Cognitive Architectures for Multi-Agent Teams'
GitHub: github.com/mainframecomputer/orchestra
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