在人工智能领域中，Agent框架是一种软件架构，它为特定任务提供了一种设计和实现的方法。Agent框架强调：将问题解决视为一个动态的、分布式的、协作的过程，其中多个自主的、可自我学习的实体（Agents）参与其中。

Agent框架的核心概念是Agent，这些Agent被设计为具有自主性、智能性和适应性，可以在给定的问题环境中独立或与其他Agent协同工作。每个Agent都具有特定的任务和目标，并根据其自身的知识和经验进行决策和行动。

在Agent框架中，Agent之间的交互通常是通过通信语言，例如一种称为ACL（Agent Communication Language）的通用语言，或其他形式的感知和响应机制来实现的。这些交互可以是合作的（例如共享信息或协同解决问题），也可以是竞争的（比如争夺资源或解决冲突）。

Agent框架提供了一种灵活的、可扩展的、可定制的解决方案，以处理复杂的、动态的问题和任务。它可以根据特定的应用需求进行定制和扩展，例如在电子商务、金融、制造、医疗保健等领域。

Agent框架还支持多智能体系统（Multi-Agent System，MAS），这是由多个Agent组成的系统。MAS可以协同工作以完成复杂的任务，并通过Agent之间的学习和协作来改善性能。这些MAS的应用包括任务规划、协同过滤、经济预测等领域。

Agent框架还有助于解决复杂的问题，例如分布式问题、协商和协调问题、社会互动问题等。它还可以模拟人类行为和社会互动，以帮助解决社会和经济问题。

小编推荐：

什么是AI框架，目前有哪些主流AI框架

关于机器学习框架以及常用的技术框架的答疑