LLM 具备逻辑推理能力,Agent 可以将 LLM 的逻辑推理能力激发出来。当模型规模足够大的时候,LLM 本身是具备推理能力的。在简单推理问题上,LLM 已经达到了很好的能力;但在复杂推理问题上,LLM 有时还是会出现错误。事实上,很多时候用户无法通过 LLM 获得理想的回答,原因在于 prompt 不够合适,无法激发 LLM 本身的推理能...
社区为了促进LLM应用生态的开发,已经创建了一些框架,为开发agents提供了便利。比如 LangChain、LLamaIndex 和Haystack。这些框架提供了一个通用的agent类、连接器和记忆模块的一些特性、以及能够使用第三方服务的工具、数据检索和摄取机制。 如何选择框架主要依赖于你的pipline的特殊性和你的需求。如果你需要构建一个复杂的...
PaSa: An LLM Agent for Comprehensive Academic Paper Searchgithub.com/bytedance/pa 论文介绍了一个名为PaSa的先进学术论文搜索代理,它由两个LLM代理(Crawler和Selector)组成,能够自主地使用在线搜索工具、阅读整篇论文并导航引用网络,以提供全面且准确的学术搜索结果。 方法论 Crawler:Crawler负责读取用户查询,生成多个...
内核层：内核层分为两个主要组成部分：OS内核和LLM内核，分别服务于非LLM和LLM特定操作的独特需求。论文的工作主要集中在增强LLM内核，而不会对现有OS内核结构进行重大改动。LLM内核配备了几个关键模块，包括LLM系统调用接口、agent调度器、上下文管理器、内存管理器、存储管理器、工具管理器和访问管理器。硬件层：硬件...
大语言模型的代理人Agent，有没有自我意识？Agent（智能代理）和LLM（Large Language Model，大语言模型）是人工智能领域的两个关键概念。现代Agent通常依赖LLM作为其核心推理和决策引擎。LLM提供自然语言理解、生成、逻辑推理等能力，使Agent能处理复杂任务，如回答问题、编写代码、规划步骤等。例如，AutoGPT、ChatGPT插件...
在探讨大模型(LLM)的四阶段技术时,我们可以从Prompt Engineering(提示工程)、AI Agent(人工智能代理)、Fine-tuning(微调)以及Pre-training(预训练)这四个关键阶段来详细阐述,这四个阶段技术层层递进。 阶段一:Prompt Engineering 什么是Prompt Engineering?
直接工具使用 (Direct Tool-Use):适用于那些本身就支持工具调用的商业 LLM 或平台。 转换工具使用 (Transformed Tool-Use):对于工具调用能力较弱的 LLM 或开源模型,AutoAgent 将工具调用转化为结构化的 XML 代码生成任务,然后解析 XML 提取工具参数等关键信息。 这种方法提高了系统的灵活性和兼容性。
1. AI Agent(LLM Agent)介绍 1.1. 术语 Agent:“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域,Agent 可以是人、动物,甚至是具有自主性的概念或实体。 AI Agent:AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。 RPA:RPA(Robotic Process Automation) 即机器人流程自动化,是一种软件自...
开发LLM代理的步骤 一个基础LLM 交互的工具(例如,Google自定义搜索引擎,计算器) 控制交互的代理 Llama Index是一个强大的框架,用于构建连接自定义数据源到大型语言模型的LLM代理。 根据上下文相关性、基础性和答案相关性评估LLM代理有助于保持响应质量。
Autogen 使用Multi-Agent会话启用复杂的基于 LLM 的工作流,典型的示例如下: 左图代表基于AutoGen生成的可定制Agent,可以基于LLM、工具、人,甚至它们的组合。右上代表了Agent可以通过对话来解决任务,右下表示Autogen支持许多额外的复杂对话模式。 4.2 Autogen 的 一般用法 ...