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【迪哥谈AI】火爆全网的Agent,智能体框架这么多,它们各自优缺点是什么呢?-Agent/大模型微调/LMM共计3条视频,包括:【迪哥谈AI】火爆全网的Agent,智能体框架这么多,它们各自优缺点是什么呢?-Agent/大模型微调/LMM、1.Agent(智能体)到底是做什么的,如何能帮我们干活呢
ChatDev：一个基于大型语言模型(LLMs)的聊天型AI Agent开发框架，提供了一系列预训练模型和交互接口，便...
Langfuse：一个基于大语言模型的智能体框架，支持多种自然语言处理任务。ModelScope-Agent：由腾讯云推出的...
Reflecxion是一个为 Agent 配备了动态记忆和自我反思能力的框架,能够提高 Agent 的推理能力。Reflexion 具有标准的强化学习机制,其奖励模型提供了一个简单的二进制奖励机制,执行空间则遵循 ReAct 中的设置。每次行动,Agent 都会计算一个启发式 ht,并根据自我反思的结果决定环境重置以开始新的试验。
阶段一,LLM大模型时代之前的Agent Agent这一概念其实要早于LLM大模型,最早可以起源于马文明斯基在80年代出版的《智能社会》这本书,Agent理论在LLM大模型出来之前,也已经被学术界研究了很多年。 在《大佬们都在关注的AI Agent,到底是什么?用5W1H分析框架拆解AI Agent(上篇)》中,风叔有介绍AI Agent的核心三大组成部...
Reflecxion是一个为 Agent 配备了动态记忆和自我反思能力的框架,能够提高 Agent 的推理能力。Reflexion 具有标准的强化学习机制,其奖励模型提供了一个简单的二进制奖励机制,执行空间则遵循 ReAct 中的设置。每次行动,Agent 都会计算一个启发式 ht,并根据自我反思的结果决定环境重置以开始新的试验。
Reflecxion是一个为 Agent 配备了动态记忆和自我反思能力的框架,能够提高 Agent 的推理能力。Reflexion 具有标准的强化学习机制,其奖励模型提供了一个简单的二进制奖励机制,执行空间则遵循 ReAct 中的设置。每次行动,Agent 都会计算一个启发式 ht,并根据自我反思的结果决定环境重置以开始新的试验。
Reflecxion是一个为 Agent 配备了动态记忆和自我反思能力的框架,能够提高 Agent 的推理能力。Reflexion 具有标准的强化学习机制,其奖励模型提供了一个简单的二进制奖励机制,执行空间则遵循 ReAct 中的设置。每次行动,Agent 都会计算一个启发式 ht,并根据自我反思的结果决定环境重置以开始新的试验。