3.1 单一 agent 框架 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...
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...
目前市面上已经出现非常多得Agent框架:XAgent, AutoGPT、BabyAGI、CAMEL、MetaGPT、AutoGen、DSPy、AutoAgents、OpenAgents、Agents、AgentVerse、ChatDev。 他们将LLM作为核心引擎,给模型增加记忆,装上工具,去完成一些复杂的任务,使得LLM更像一个人去工作,不得不说Agent的威力还是很值得期待。 接下来笔者就使用ModelSc...
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...
在人工智能领域,LLM Agent框架正逐渐成为引领行业变革的重要力量。LLM,即大型语言模型,作为一种强大的人工智能算法,能够理解和生成文本,处理复杂的自然语言任务。而基于LLM的Agent,则是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体,它正在各个行业中发挥着越来越
LLM框架将进一步推动自然语言处理技术的发展,使得人机交互更加自然和流畅。Agent技术或许将成为物联网、智能制造等领域的关键技术,通过智能决策优化整体系统效率。而Workflow架构则将帮助企业和组织更好地管理复杂的AI工作流程,提高工作效率。 总之,LLM框架、Agent应用和Workflow架构是当前前沿AI技术的重要组成部分。通过深入...
1. Lagent：轻量级构建LLM Agent的框架Lagent是一个轻量级框架，专门用于构建基于LLM（Logical Layered Modeling）的代理。这种框架的设计目的是为了简化和提高基于这种模型的代理的开发效率。LLM模型是一种强大的工具，可以用于模拟和管理复杂的系统，而Lagent就是这种模型的实现。它的出现让开发者能够更加方便地创建和...
Lagent 是一个开源的LLM智能体框架,允许使用者快速将一个大语言模型转换成智能体,并提供一些典型工具来激发大语言模型的潜能。Lagent 目前已经支持了包括 AutoGPT、ReAct 等在内的多个经典智能体范式,也支持了如下工具: Arxiv 搜索 Bing 地图 Google 学术搜索 ...
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...
AGILE是一种基于强化学习的LLM Agent框架。AGILE Agent具备拥有长期记忆、使用外部工具、向人类专家进行咨询、反思等能力,并且所有能力可以进行端到端的统一优化。 大语言模型(Large Language Models, LLMs)的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力,近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。