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...
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...
其核心原理是通过Prompt工程,驱动模型进行计划和工具调用。 1. Prompt工程:通过精心设计的提示,我们可以赋予代理特定的身份、专业知识、行为方式等。这些提示激活和引导LLM的能力,使其能够进行对话、执行任务、进行推理以及展现一种自主性的能力。 2. 记忆模块:LLM Agent具有短期记忆和长期记忆。短期记忆包括工具的返回...
多代理LLM系统是多个LLM代理相互交互或协作工作的框架,以实现复杂任务或目标。这通过利用多个模型的集体优势和专业化专业知识,扩展了单个LLM代理的能力。通过通信、协作、共享信息和见解以及分配任务,多代理LLM系统可以比单个代理更有效地解决问题,灵活且规模化。 LLM代理用例 客户服务和支持— 提供客户支持,处理查询,解决...
具体来说,LLM Agent的工作原理是利用大型语言模型(LLM)来处理自然语言任务,并通过与用户的交互来理解和执行任务。它通过接收用户的输入,使用LLM进行语义理解和分析,然后生成相应的回复或执行相应的操作。 LLM Agent通常由以下几个部分组成: 1.语言模型:用于理解和生成自然语言文本。 2.任务理解模块:用于解析用户输入,...
Agent 的基本原理 丹尼尔：哇哦，Agent 拥有让 LLM “走”起来的神奇力量，我对它是如何实现的好奇不已！蛋先生：老规矩，先来瞧瞧一段代码示例 pythonimport osfrom langchain import hubfrom langchain.agents import create_structured_chat_agentfrom langchain.agents import AgentExecutorfrom datetime import ...
AI Agent在LLM的基础之上在往感知、具身和社会属性的方向方展;当其具备感知环境与行动的能力时,将进入到第三和第四级别;再进一步,当多个Agent通过它们之间的互动、合作,且具备情感属性,能够处理更加复杂的任务或反映现实世界中的社会行为时,Agent将进入第五级。
Agent = LLM（大型语言模型）+ Planning（规划）+ Feedback（反馈）+ Tool use（工具使用）。当我们做规划时，不仅只看当前情况，还会考虑记忆、过去的经验，以前的反思和总结，还有对世界的了解也加入进来。而现在以ChatGPT和其他为首的国内大模型，更像一个固定不变的知识库，它不能直接和环境互动，虽然它们可以...
关键步骤二：LLM大模型【理解、提取、识别、选择】LLM大模型（Large Language Model）是Agent进行任务规划...