Recent surges in LLM-driven intelligent systems largely overlook decades of foundational multi-agent systems (MAS) research, resulting in frameworks with critical limitations such as centralization and inadequate trust and communication protocols. This paper introduces the Fetch.ai architecture, an industrial-strength platform designed to bridge this gap by facilitating the integration of classical MAS principles with modern AI capabilities. We present a novel, multi-layered solution built on a decentralized foundation of on-chain blockchain services for verifiable identity, discovery, and transactions. This is complemented by a comprehensive development framework for creating secure, interoperable agents, a cloud-based platform for deployment, and an intelligent orchestration layer where an agent-native LLM translates high-level human goals into complex, multi-agent workflows. We demonstrate the deployed nature of this system through a decentralized logistics use case where autonomous agents dynamically discover, negotiate, and transact with one another securely. Ultimately, the Fetch.ai stack provides a principled architecture for moving beyond current agent implementations towards open, collaborative, and economically sustainable multi-agent ecosystems.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

迄今为止,产品设计师最友好的交互动画软件。

AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
25+阅读 · 6月4日
从Idea构想到论文发表:AI for Research全链路综述与实践
专知会员服务
25+阅读 · 2025年7月21日
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
39+阅读 · 2020年3月15日
面向人工智能的计算机体系结构
计算机研究与发展
14+阅读 · 2019年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
DARPA研发第三代人工智能 聚焦提高战场“智慧”
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年3月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
AI新方向:对抗攻击
网易智能菌
10+阅读 · 2018年11月14日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2008年12月31日
VIP会员
最新内容
世界模型入门:从序贯决策到通用智能体
专知会员服务
4+阅读 · 10月24日
军事域更好使用人工智能的实用指南
专知会员服务
9+阅读 · 10月22日
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
14+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
16+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
12+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
17+阅读 · 10月15日
相关资讯
多智能体强化学习(MARL)近年研究概览
PaperWeekly
39+阅读 · 2020年3月15日
面向人工智能的计算机体系结构
计算机研究与发展
14+阅读 · 2019年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
DARPA研发第三代人工智能 聚焦提高战场“智慧”
未来产业促进会
10+阅读 · 2019年3月13日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
AI新方向:对抗攻击
网易智能菌
10+阅读 · 2018年11月14日
群体智能:新一代人工智能的重要方向
走向智能论坛
12+阅读 · 2017年8月16日
相关基金
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
19+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员