开发AI Agent的隐私保护联邦学习框架

在当今数字化时代，数据的价值日益凸显，但同时数据隐私和安全问题也备受关注。AI Agent在各个领域的应用越来越广泛，然而传统的集中式学习方式可能会导致数据泄露和隐私侵犯。联邦学习作为一种新兴的分布式学习方法，能够在保护数据隐私的前提下进行模型训练。本框架的目的就是开发一个适用于AI Agent的隐私保护联邦学习框架，实现数据的安全共享和模型的高效训练。本框架的范围涵盖了从数据的收集、预处理到模型

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多Agent系统：协作模式与规划全解析

本文系统分析了多代理系统的核心特点与协作模式。多代理系统通过任务分解、模块化和专注性实现高效处理，具有突破上下文限制和节约成本的优势。协作模式包括线性、双层、多层和去中心化等类型，各具适用场景。规划设计模式通过任务理解、路径规划和执行提升系统灵活性，涉及优化算法建模。文章指出多代理系统的关键在于模块化、优化和自主决策，建议结合具体场景选择模式并强化误差分析。这些原则可迁移至其他复杂系统设计，掌握相