HeteroHub：一种适用于异构多​​实体代理系统的数据管理框架

异构多实体代理系统涉及协调具有不同功能的多个实体代理以完成动态环境中的任务。这个过程需要收集、生成和消费海量的异构数据，这些数据主要分为三类：关于代理、任务和环境的静态知识；为各种人工智能模型量身定制的多模态训练数据集；和高频传感器流。然而，现有框架缺乏统一的数据管理基础设施来支持此类系统的实际部署。为了解决这一差距，我们提出了 \textbf{HeteroHub}，这是一个以数据为中心的框架，集成了静态元数据、任务对齐的训练语料库和实时数据流。该框架支持任务感知 模型训练、上下文相关执行以及由现实世界反馈驱动的闭环控制。在我们的演示中，HeteroHub 成功协调多个实体 AI 代理来执行复杂的任务，展示了强大的数据管理框架如何实现可扩展、可维护和可进化的实体 AI 系统。