接下来,我们将重点介绍几种具有代表性的Agent认知框架设计模式及其实现思路。 7种Agent认知框架的具体实现 下面,我们就来说一说主流的7种Agent认知框架的基本思想,并简明扼要的阐述如何具体实现这些框架。 框架1 思维链(Chain of Thought) 在Agent认知框架领域,...
a Python-based agent framework designed to ease the development of production-ready Generative AI applications. Positioned as a potential competitor to LangChain, PydanticAI introduces a type-safe, model-agnostic approach inspired by the design principles of FastAPI. ...
可以先学习AI Agent相关理论,再结合应用和实践去理解。下面我从AI Agent的基本概念、原理、组成、应用、实现方法等方面来详细介绍～ 一、理论篇 AI agent是什么? AI agent(人工智能代理)是指能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。更先进的系统还可以随着时间的推移不断学习并更新行为,不断尝试...
ActionInput:"Agent research progress + related + autonomous"['Agent-based computing and modeling have been around for decades, but thanks to recent innovations in generative AI, researchers, ...','As it relates to research, first create an outline of questions to research related to the task,...
UserProxyAgent:代理了人类和工具,能够询问人类输入、执行代码、调用函数。 AssistantAgent:代理了LLMs,作为一个AI助手,使用代码和语言技能来解决任务。 1)能够通过代码来收集信息,例如进行网页浏览/搜索、文件下载/读取、打印网页/文件内容、获取当前日期/时间等功能;足够的信息被打印后,通过自身的语言技能来解决任务。
PEER: Expertizing Domain-Specific Tasks with a Multi-Agent Framework and Tuning Methods 论文地址:https://arxiv.org/abs/2407.06985 在专业领域应用中,GPT-4 通过精确的提示和检索增强生成(RAG)技术展现出巨大潜力,但同时也面临性能、成本和数据隐私的三重困境。高性能需求往往需要复杂的技术处理,而要管理多个...
BMW Agents -- A Framework For Task Automation Through Multi-Agent Collaboration 论文地址:https://arxiv.org/abs/2406.20041 由大型语言模型(LLM)驱动的自主智能体展现了自动化的巨大潜力。技术的初步成效已在多个演示中显现,其中包括智能体解决复杂任务、与外部系统交互以扩展知识,以及触发必要操作。
来自《动手做AI agent》,我的代码如下: import os os.environ['OpenAI_API_KEY'] = 'xxx填写你的' os.environ['SERPAPI_API_KEY'] = 'xxx填写你的' from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # 导入LangChain Hub from langchain import hub ...
series of live-streamed sessions on theMicrosoft Reactor YouTube channelcovering the latest in AI agent development. Over twenty streams will be focused on building AI agents with Python, using popular frameworks likeSemantic Kernel,Autogen, andLangchain, as well as the newAzure AI Agent Service....
AI Agent 的长期目标则是使 LLM 胜任系统2的工作,为 LLM 搭建一套框架来进行深度思考和分析,从而做出更复杂和可靠的决策。一个典型的例子就是 chain/ tree of thoughts 系列研究,通过 prompting 加上 Python glue code 框架去模拟人类的复杂推理过程,激发出 LLM 更强的智能。