从本质上讲,AI Agent 并不等同于 Philosophy Agent;相反,它是 Agent 这一哲学概念在人工智能领域的具体化。 现在AI Agent 也没有完全统一的名称,比如 “AI 代理”、“智能代理”、“智能体” 等等叫法,我们可以通过下面的文章还了解一下什么是 AI Agent,以及下了的技术原理及应用场景等。 1.2.2 什么是 AI A...
AI Agent 的诞生就是为了处理各种复杂任务的,就复杂任务的处理流程而言 AI Agent 主要分为两大类:行动类、规划执行类。总而言之,AI Agent 就是结合大模型能去自动思考、规划、效验和执行的一个计算体,以完成特定的任务目标,如果把大模型比作大脑,那 AI Agent 可以理解为小脑 + 手脚。 1.2.4 AI Agent 对比人...
Multi-Agent框架 多agent应该像人类的大脑一样,分工明确、又能一起协作,比如,大脑有负责视觉、味觉、触觉、行走、平衡,甚至控制四肢行走的区域都不一样。 参考MetaGPT和AutoGen生态最完善的两个Multi-Agent框架,可以从以下几个角度出发: 环境&通讯:Agent间的交互,消息传递、共同记忆、执行顺序,分布式agent,OS-agent ...
1、Autogen https://github.com/microsoft/autogen 优点:Autogen 就像代理框架中的瑞士军刀。它可以同时做很多事情,甚至可以处理实时数据流。它的规划代理功能非常适合制定复杂的计划。GitHub 上有超过 27,500 颗星,显然很多人都信任并使用 Autogen。如果你遇到问题,此存储库的维护者会迅速做出响应,这里的灵活性是一流...
Multi-Agent并不是Agent框架的终态,Multi-Agent框架是当前有限的LLM能力背景下的产物,更多还是为了解决当前LLM的能力缺陷,通过LLM多次迭代、弥补一些显而易见的错误,不同框架间仍然存在着极高的学习和开发成本。随着LLM能力的提...
AI Agent的基本框架包括记忆、规划、工具、行动四个主要模块: (1)记忆:该模块负责存储信息,分为短期记忆、长期记忆。以聊天机器人为例,其上下文学习是利用短期学习来记忆,而长期记忆通常是通过利用外部向量数据库和快速检索; (2)规划:该模块分为事前规划和事后反思两个阶段。在事前规划阶段,智能体将复杂任务分解为...
Agents 框架包含三个主要类：Agent、SOP 和 Environment，具体如下：Agent 类包含了 Agent 的各种功能，包括长短期记忆，观察环境，使用工具，调用 LLM 进行推理和生成回复等。SOP 类是由状态和状态之间的连接定一个一个符号式的计划（Plan）。SOP 的每个状态节点由 State 类定义，State 类中涵盖了 Agent 在这个...
完整AI Agent架构：包含规划（Planning）、记忆（Memory）、工具（Tools）、执行（Action）四大要素。AI Agent框架在推动人工智能发展方面的重要作用：加速开发：AI Agent框架通过提供预设组件和最佳实践，大大减少了创建复杂AI Agent所需的时间和精力。标准化：AI Agent框架促进开发人员以一致的方法应对共同的挑战，促进...
AI Agent框架在推动人工智能发展方面发挥着至关重要的作用,具体来看: 第一,加速开发 AI Agent框架通过提供预设组件和最佳实践,大大减少了创建复杂AI Agent所需的时间和精力; 第二,标准化 AI Agent框架促进开发人员以一致的方法应对共同的挑战,促进人工智能领域的合作和知识共享; ...
Agent认知框架的4种设计模式 吴恩达教授在红杉资本的人工智能峰会(AI Ascent)上谈到了自己对于AI Agent认知框架设计模式的四种分类,包括反思、工具使用、规划、多智能体协作。 吴恩达教授提出的Agent认知框架的4种设计模式 这四种基本的思维框架设计模式分别是: ...