vLLM 的适用场景主要集中在对 GPU 推理性能有极高要求的领域,例如:大规模模型推理,特别是需要部署参数量巨大的 LLM 模型时;需要处理高并发用户请求的在线服务,例如 AI 聊天机器人、智能客服系统等;企业级大规模应用,vLLM 的高性能、高可靠性、高可扩展性能够满足企业级应用的需求。 3.6 DeepSeek AI Open Infra ...
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...
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...
LLM是智能体的潜在核心组件，但智能体通过整合规划、工具调用和环境交互能力，实现了从“语言生成”到“...
作者:Thought Agent 社区在对话系统的设计和实现中,传统的基于 Rasa-like 框架的方法往往需要依赖于多个模块的紧密协作,例如我们在之前的文章中提到的基于大模型(LLM)构建的任务型对话 Agent,Thought Agent,其由自然语言理解(NLU)、对话管理(DM)和对话策略(DP)等模块共同协作组成。这种模块化的设计虽然在理论上具有灵...
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...
LLM的出现为agent开发带来了新的可能性。当前LLM展现出了出色的指令理解能力、推理解决问题的能力以及与人类用户和外部环境进行交互的能力。基于这些强大的LLM，新兴的基于LLM的agent在虚拟助理到涉及复杂创新性问题解决、规划和推理的更复杂系统等不同环境中都显示出强大的任务完成能力。图1给出了基于LLM的agent如何解决...
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。
智能体(Agent)和大型语言模型(LLM)是人工智能领域的两个重要概念,它们在人工智能应用中扮演着不同的角色。 智能体(Agent)是指能够感知环境并作出相应行动的计算机系统。智能体通常具有自主性、反应性、主动性和社会性等特点,能够根据环境的变化自主作出决策,并通过与环境的交互来实现任务目标。智能体的应用范围非常广泛...
在《思考快与慢》一书中,作者揭示了人类大脑在处理环境输入时的两种主要工作模式。这两种模式在AI领域,特别是LLM(大规模语言模型)与Agent系统的结合中,得到了巧妙的模拟。🔍 系统1:快速、直觉、自动化的思考 系统1是我们日常决策和回答问题的主要方式。它依赖于我们的生活经验和对环境信息的自然反应,这些反应是通...