本文将探讨如何让大型语言模型(LLM)通过智能体(Agents)独立解决复杂任务。 人类具备一项非凡的能力,那就是能够持续吸收信息、做出决策、采取行动、观察变化,并由此做出下一个决策。我们的整个生命就是一个永无止境的观察、思考和行动的循环。研究人员希望将这个概念应用到大型语言模型(LLM)中,使其能够不断做出新的决策...
最近，基于使用一个LLM作为单个规划或决策智能体的发展，基于LLM的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟方面取得了可观的进展。为了向社区提供这一动态领域的概述，我们提出了这项综述，以便对基于LLM的多智能体系统的基本方面以及挑战进行深入讨论。目标是让读者对以下问题有实质性的见解：LLM基础的多智能体模拟哪些领域...
4.2 LLM、RAG与AI Agent的三位一体协作框架在《AI Agent — 探索智能的新边界》这篇文章里，我们对AI Agent有更详细的说明，建议读者参阅（注5）。文中，我们引用下图来展示智能体的作用，这张图与AI Agent的层级结构有很好的对应关系，包括对LLM和RAG的技术应用，让我们把各个部分一一映射上去：图片来源：Lilia...
对于数据库，既可以储存文档和嵌入，也可以用来存储查询，并根据相关查询来找到最相关文档，这样就可以通过⽂档检索增强LLM。今年英伟达GTC大会上，黄仁勋首提向量数据库，并推出了新库RAFT，用于加速索引、数据加载和近邻检索。其重要意义在于，向量数据库是大模型的「海马体」，能够让LLM实时进行信息召回。通过把实时...
AI Agents and LLMs (1)AI Agents AI Agents应该能够自主化理解用户的复杂意图,并依赖历史记忆信息进行任务规划,而后调用相应的外部工具自动完成相应的目标任务。根据Weng[1]的定义,AI Agents应该主要由LLMs、任务规划(Task Planning)模块、记忆利用(Memory Utilization)模块和工具调用模块(Tools Calling)组成。LLMs作...
AI Agents是当下大模型领域备受关注的话题，用户可以引入多个扮演不同角色的LLM Agents参与到实际的任务中，Agents之间会进行竞争和协作等多种形式的动态交互，进而产生惊人的群体智能效果。作者对CAMEL框架设计了灵活的模块化功能，包括不同代理的实现、各种专业领域的提示示例和AI数据探索框架等，因此CAMEL可以作为一个...
基于LLM的智能体可以通过思维链COT和问题分解等技术表现出与符号智能体相当的推理和规划能力。他们还可以通过从反馈中学习并执行新动作来获得与环境的交互能力，类似于反应Agent。同样，大型语言模型在大规模语料库上进行预训练，并展示了少样本和零样本泛化的能力，允许任务之间的无缝转移，而无需更新参数。简而言之，...
[Light等人,2023b]探索了LLM智能体在玩抵抗阿瓦隆游戏中的潜力,引入了AVALONBENCH,这是一个全面的游戏体验和基准,用于进一步开发先进的LLM和多智能体框架。[Wang等人,2023c]也专注于LLM智能体在处理阿瓦隆游戏中的虚假信息的能力,提出了递归沉思(ReCon)框架,以增强LLM辨别和反击欺骗信息的能力。[Xu等人,2023c]引入了...
大语言模型智能体(LLM Agents)是指利用大型语言模型作为核心组件,构建具有自主执行任务、学习和适应环境能力的智能系统。它们通过观察、决策和行动的循环来逐步解决问题,类似于人类处理问题的方法。LLM Agents可以应用于自然语言处理、智能客服、智能助手、智能创作等多个场景,为人类提供更加便捷的服务。二...
我们首先通过概述基于LLM的单智能体系统的能力来介绍背景,接着是[Weng,2023]中提出的讨论。 决策思维:这个术语表示LLM基础智能体的能力,通过提示引导,将复杂任务分解为较小的子目标[Khot等人,2023],对每个部分进行系统性的思考(有时探索多条路径)[Yao等人,2023],并从过去的经验中学习[Shinn等人,2023],以更好地...