OMNE Multiagent是天橋腦科學研究院（Tianqiao and Chrissy Chen Institute，TCCI）推出的大模型多智能體框架?；陂L期記憶（Long Term Memory, LTM）構建，每個智能體擁有相同且獨立的系統結構，能自主學習和理解完整的世界模型，獨立理解環境。OMNE框架的多智能體協同體系讓AI系統能實時適應個體行為變化，優化任務規劃與執行，推動個性化與高效的自我進化。框架在Hugging Face發布的GAIA基準測試排行榜上取得顯著的成績，整體成功率為40.53%，領先多個頂尖機構提交的多智能體框架，展現其在復雜問題決策能力上的優勢。
OMNE Multiagent的主要功能多智能體協作：OMNE Multiagent框架支持多個智能體（Agent）協同工作，每個智能體能夠獨立學習和理解環境，共同解決問題。長期記憶（LTM）：框架中的每個智能體具有長期記憶能力，能存儲和基于過去的經驗指導未來的決策。深度慢思考：OMNE Multiagent框架的智能體能進行深度的、慢速的思考，有助于處理復雜的決策問題，提高對復雜問題的決策能力。實時適應：智能體能實時適應個體行為的變化，優化任務規劃和執行，實現個性化和高效的自我進化。優化搜索空間：OMNE Multiagent框架能降低蒙特卡洛樹搜索（MCTS）的搜索空間，提高決策效率。OMNE Multiagent的技術原理長期記憶機制：OMNE Multiagent框架的核心是長期記憶（LTM），支持智能體存儲和回憶過去的信息，在復雜環境中做出更優的決策。多智能體系統：框架構建一個多智能體系統，每個智能體具有自己的視角和能力，基于協作解決超出單個智能體能力范圍的問題。自主學習與理解：每個智能體能自主學習和理解完整的世界模型，智能體獨立性能更好地適應環境變化。實時適應與優化：智能體能實時監測環境變化，根據變化優化自己的行為和任務執行策略。邏輯推理與決策：OMNE Multiagent框架基于引入邏輯推理機制，提高智能體處理復雜問題的能力，讓決策過程更加高效和準確。OMNE Multiagent的應用場景復雜決策支持：在需要處理大量數據和復雜決策的場景中，如金融風險管理、戰略規劃等，OMNE Multiagent能提供高效的決策支持。智能交通系統：在智能交通管理中，OMNE Multiagent能協調多個交通節點，優化交通流量，減少擁堵，提高道路使用效率。供應鏈優化：在供應鏈管理中，OMNE Multiagent幫助企業實時調整庫存、物流和生產計劃，應對市場變化和需求波動。智能制造：在智能制造領域，OMNE Multiagent協調生產線上的多個機器人和自動化設備，提高生產效率和靈活性。醫療診斷與治療：OMNE Multiagent輔助醫生進行疾病診斷，基于分析大量醫療數據，提供個性化的治療方案。 
