LLM+P通过结合基于PDDL的符号规划器,增强了LLM的规划能力,用LLM的语义理解能力和编码能力,把问题组织成文本语言提示输入LLM,然后利用Fast-Downward求解器进行规划。 如果环境动态交互式,LLM-DP接收到环境反馈后,将信息形式化为PDDL语言,然后用 BFS 求解器生成计划。 此外,LLM+PDDL也在用PDDL语言形式化任务,并且加入了...
最直观的公式:Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use 其中,在做 Planning 的过程中,除了基于现在的状态,还有要记忆、经验,一些对过往的反思和总结,同时还有世界知识。对比今天的ChatGPT,它其实并非Agent,而是一个通用的世界知识,即用来做 Planning 的知识源,它没有基于具体的环境状态,也没有Memory,Experience和Ref...
Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。 Agent =LLM+Planning+Feedback+Tool use 我理解就是AIAgent不仅需要大脑(LLM)去理解问题,进行规划决策,还需要五官(Data)去获取信息,需要手脚(Tool)去行动处理问题。 所以,AIAgent可不仅仅只有LLM~ 为什么AIAgent会出现? 对我们算法工程师,从技术来...
思考和规划如何才能捕捉野兔●行动模块：借助弓箭，顺利捕捉到野兔并进行烧烤品尝●反馈模块：野兔的肉很好吃，开心的吃了起来其中最关键的莫过于规划&决策，由ChatGPT、Llama2、Gemini等大语言模型进行支撑，好比人类的大脑，增强了Agent的规划与决策的能力Agent最直观的公式：Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool...
自主Agent是由人工智能驱动的程序,当给定目标时,它们能够自己创建任务、完成任务、创建新任务、重新确定任务列表的优先级、完成新的顶级任务,并循环直到达到目标。最直观的公式Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool useAgent决策流程感知(Perception)→ 规划(Planning)→ 行动(Action)...
Agent = LLM+Planning+Feedback+Tool use 其中,在做 Planning 的过程中,除了基于现在的状态,还有要记忆、经验,一些对过往的反思和总结,同时还有世界知识。 对比今天的ChatGPT,它其实并非Agent,而是一个通用的世界知识,即用来做 Planning 的知识源,它没有基于具体的环境状态,也没有Memory,Experience和Reflection。
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...
01 谁找到了AI agent的应用方向？我们所能观察到对AI agent的解读，一般偏向于人工智能代理，如何理解“代理”一词，其实有比较具象化的考量方式。畅销书作家王智远给Agent的定义公式为：Agent=LLM（大型语言模型）+ Planning（规划）+Feedback（反馈）+Tool use（工具使用）参考大多数专家的观点，他们认为，AI agent...
（图6下方）所以LLM的Tool Use其实是拓展LLM 的能力边界的方式。图6.Tool Use示例 Recommended reading:Gorilla:Large Language Model Connected with Massive APls, Patil et al. (2023)MM-REACT:Prompting ChatGPT for Multimodal Reasoning and Action, Yang et al. (2023)3. Planning（规划）第三个是 ...
Tool Use Agent学习调用外部应用程序的API,以获取模型训练数据权重中缺失的“额外信息”(任务相关,预训练后通常难以更改),包含当前信息、代码执行能、专有信息源的访问权限等。(code interpreter的出现本质上也是OpenAI继plugin之后对于Agent的进一步探索) a16z提出的LLM App的新型架构,与论文中的介绍也是异曲同工。究其...