Magentic-One：一個用於解決複雜任務的多代理系統
Magentic-One 是一個開源的多代理系統，旨在解決需要規劃、推理和工具使用的複雜任務，並在多個基準測試中展現出與最先進系統相當的性能。
다중 에이전트 시스템 Magentic-One: 웹 및 파일 기반 작업에서의 성능 및 과제
Magentic-One은 다양한 복잡한 작업을 해결하기 위해 설계된 멀티 에이전트 시스템으로, 웹 탐색, 파일 처리, 코드 실행 등의 작업을 수행하는 전문 에이전트 팀을 활용하지만, 여전히 개선의 여지가 남아 있습니다.
透過目標多樣性在開放式模擬器中實現自適應代理訓練
本文提出了一種名為 DIVA 的新方法，透過品質多樣性 (QD) 優化在開放式模擬器中生成多樣化的訓練任務，從而解決了在將端到端學習方法應用於複雜決策環境時，因缺乏代表性訓練數據而面臨的瓶頸。
쿠프만 연산자 기반 시스템 모델을 사용한 주파수 안전을 위한 분포 강건 제어 전략
재생 에너지 비중이 높아짐에 따라 전력 시스템의 주파수 안전을 보장하기 위해 예측 오류에 강건한 데이터 기반 제어 전략이 필요하며, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 쿠프만 연산자 기반 시스템 모델을 활용한 분포 강건 제어 프레임워크를 제안합니다.
열린 결말 시뮬레이터에서 다양성을 목표로 하여 적응형 에이전트 훈련 활성화
본 논문에서는 복잡하고 열린 결말 시뮬레이터에서 다양한 훈련 작업을 생성하여 적응형 에이전트 훈련을 가능하게 하는 새로운 접근 방식인 DIVA를 제시합니다. DIVA는 품질 다양성(QD) 최적화를 사용하여 시뮬레이터의 매개변수 공간을 효율적으로 탐색하고, 다운스트림 작업 분포를 나타내는 제한된 수의 특징 샘플을 활용하여 의미 있는 수준의 다양성을 달성합니다.
Magentic-One：複雑なタスクを解決するための汎用マルチエージェントシステム
Magentic-Oneは、ウェブブラウジング、ファイル操作、コーディングなどの多様なタスクを解決できる汎用マルチエージェントシステムであり、複雑な問題を解決するために、オーケストレーターエージェントが他の専門エージェントと連携してタスクを実行します。
コープマン演算子に基づくシステムモデルを用いた周波数安全のための分布ロバスト制御戦略
再生可能エネルギーの増加に伴い電力システムの周波数制御が複雑化する中、本稿ではデータ駆動型緊急周波数制御（DREFC）フレームワークを提案し、予測誤差の不確実性を考慮したロバストかつ効率的な制御戦略を実現する。
オープンエンドシミュレータにおけるエージェントの適応学習：多様性を目標とした効率的な訓練手法の提案
本稿では、オープンエンドシミュレータにおけるエージェントの適応学習を効率化する、新しい訓練手法DIVAを提案する。DIVAは、従来のドメインランダム化や手続き型生成、教師なし環境設計といった手法の限界を克服し、目標とするタスク分布の特徴量サンプルを用いることで、多様な訓練タスクを効率的に生成する。
Magentic-One: A Multi-Agent System for Solving Complex Tasks Using Large Language Models
Magentic-One, a novel open-source multi-agent system, leverages the power of large language models and a team of specialized agents to effectively solve complex, multi-step tasks across various domains, demonstrating strong performance comparable to state-of-the-art systems.
A Distributionally Robust Emergency Frequency Control Strategy for Power Systems Using Koopman Operator Based System Models
This paper proposes a novel Distributionally Robust Emergency Frequency Control (DREFC) framework for power systems that leverages Koopman operator-based system models and a data-driven Gaussian Mixture Model (GMM) to handle uncertainties in frequency prediction errors, ensuring a high probability of frequency safety while minimizing control costs.
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