这些能力就构成了我们对LLM Agent的要求。 1.2 组成部分 目前没有一个公认的的 agent 的结构定义,抽象的来说,它作为一个系统能够使用LLM的能力推理一个问题,创建一个规划来解决问题,通过使用一系列工具来执行规划解决问题。 这些能力出现在最近比较热门的 AutoGen 、 BayaAGI 和AutoGPT 上,无需人工介入就可以解决...
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...
一、Agent概述在LLM赋能的自主agent系统中,LLM充当agent大脑的角色,并与若干关键组件协作: 规划(planning)子目标分解:agent将大任务拆分为更小的可管理的子目标,使得可以有效处理复杂任务。反思与完善:age…
目前,LLM Agent 大多是处于实验和概念验证的阶段,持续提升 Agent 的能力才能让它真正从科幻走向现实。当然,我们也可以看到,围绕 LLM Agent 的生态也已经开始逐渐丰富,大部分工作都可以归类到以下三个方面进行探索: Agent模型 AgentBench[4]指出了不同的 LLM 对于 Agent 的处理能力有很大区别,当前的 gpt-4(0613)版...
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...
一、引言 智能助手（Agent），利用大语言模型的推理能力，能够自主对复杂的人类任务进行目标规划、任务拆解...
大模型(LLM)检索增强生成(RAG)智能体(Agent)定义大型语言模型(LLM),如GPT系列、BERT等,是利用大量文本数据训练的模型,能够生成连贯的文本、理解语言、回答问题等。检索增强生成技术结合了传统的信息检索技术和最新的生成式模型。它先从一个大型的知识库中检索出与查询最相关的信息,然后基于这些信息生成回答。智能体是...
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...
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 ...
LLMs 驱动的智能 Agents 在科学领域的独特性在于其能够自动规划和采取必要的行动以完成目标。他们可以自动访问特定的生物数据库和进行化学实验等。例如，让 Agents 发现新的化学反应。它可能会首先访问生物数据库获取现有数据，然后使用 LLMs 假设新的推理路径，并利用机器人进行迭代性的实验测试。这种用于科学发现的 ...