A unified framework for the architecture design of LLM-based autonomous agent from A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents Agent系统概述 规划是大语言模型(LLMs)解决复杂问题的关键能力,它涉及创建一系列动作来实现特定目标。自主智能体,作为LLMs的一个重要应用,是实现通用人工智能(AGI)的有...
Parallelization:LLMs 同时进行工作,并将输出聚合,主要分为两种变体:Sectioning,将任务分为独立子任务并行运行;Voting,多次运行相同的任务以获得多样化的输出; Orchestrator-workers:中心大型语言模型(LLM)动态分解任务,将它们委托给工作LLM,从结构上看,其实和Routing、Parallelization非常相似,Orchestrator-workers可看作是 Par...
LLM+P: Empowering Large Language Models with Optimal Planning Proficiency LLM+P 依赖于一个外部经典规划器来进行长期规划。 该方法利用规划域定义语言(PDDL)作为描述规划问题的中间接口。 LLM(1)将问题转换为“problem PDDL”,(2)请求经典规划器基于已有的“Domain PDDL”生成PDDL计划,(3)将PDDL计划转换回自然语...
LLM-based agent多种多样,单个LLM的,多个LLM合作的;模拟游戏公司、模拟软件开发公司的...但要成为agent,还是需要满足一定的结构的(当然也不一定全满足,也就是存在灰色地带) 目前主流看法是分为应用框架和概念框架。 应用框架:LLM-based agent由以下部分构成:LLM+记忆+规划+工具使用。 LLM不需要说,不然就没有“LLM...
LLM-based Agent: 由于大型语言模型已经展示出令人印象深刻的新兴能力,并受到广泛欢迎,研究人员已经开始利用这些模型来构建AI Agent。具体来说,他们采用 LLM 作为这些Agent的大脑或控制器的主要组成部分,并通过多模态感知和工具利用等策略来扩展其感知和行动空间。通过思维链(CoT)和问题分解等技术,这些基于 LLM 的Agent...
LLM驱动的Agent 由复旦NLP和米哈游调查完成的文献综述《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》详细阐述了LLM-based Agent的相关理论、实践模型和深度思考,知乎上有大神做了详细的解读,我下面基于此再做白话版总结。 首先,为什么是“Agent”这一概念?因为它是一个人工智能领域延续...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: • 任务分解(Task Decomposition)
LLM-based Agent 核心架构 一、画像模块(Persona Module) 画像模块是定义Agent的“个性”和“身份”的部分,它决定了Agent如何与用户交流和互动。 人口统计信息:包括用户的基本信息,如年龄、性别、教育背景等,这有助于Agent适应不同用户群体。 个性信息:涉及用户的性格特征,如乐观、悲观、幽默等,Agent可以根据这些特征...
The Architecture of LLM-MA Systems from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenge 为了构建一个 Multi-Agent 系统,在 Single-Agent 系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有 agent 应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent 与环境间存在交互与更新。Agent 通过 ...
The Architecture of LLM-MA Systems from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenge 为了构建一个 Multi-Agent 系统,在 Single-Agent 系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有 agent 应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent 与环境间存在交互与更新。Agent 通过 ...