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...
4. 创建自己的Agent 4.1 Tools 4.2 Planning module 4.3 Memory 4.4 Agent Core 5. 未来计划 6. 参考资料 目前大语言模型的Agent,在代码生成、通用问题解答、数据分析、科学研究等多个领域内,都有一众开源或闭源项目,可见其火爆程度。接下来我们以金融行业的财报会议解读的问题为例,探索Agent的原理,以及如何从0到...
GitHub - OpenBMB/XAgent: An Autonomous LLM Agent for Complex Task Solving XAgent是面壁智能联合清华大学 NLP 实验室共同研发开源的基于LLM的自主智能体,可以自动解决各种任务。 它被设计为一个通用的智能体,可以应用于各种任务,终极目标是创建一个可以解决任何给定任务的超级智能体。换句话说,打造的是超级无敌的...
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...
LLM Agent的工作流通常是一个迭代运行的过程,下图是babyAGI的工作流: 图片来自https://github.com/yoheinakajima/babyagi 该工作流从输入第一个目标任务开始,经过循环进行下列三个步骤,直至完成目标任务(也可能报错): 第一步: 向Task List 压入一个Task; 然后把任务发送给Execution Agent,Execution Agent会基于上下...
在自主agent领域，研究工作致力于能够独立运行、做出决策和执行任务的系统，无需或仅需最少的人工干预。这些agent被设计用于理解指令、处理信息、做出决策和采取行动以实现自主状态。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。...
LLM Agent 图1. 由LLM驱动的自主代理系统概览 LLM代理就像一个智能助手。它不仅仅是一个回答问题的聊天机器人。它更像是一个能够采取行动、做出决策并使用各种工具来完成任务的数字助手。就像人类可能会使用计算器进行数学计算或搜索互联网以获取信息一样,代理可以使用数字工具来增强其能力。
1.2 AI Agent 的主要组成部分: 在LLM赋能的自主agent系统中(LLM Agent),LLM充当agent大脑的角色,并与若干关键组件协作 。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 规划(planning) 子目标分解:agent将大任务拆分为更小的可管理的子目标,使得可以有效处理复杂任务。
AI Agent框架(LLM Agent):LLM驱动的智能体如何引领行业变革,应用探索与未来展望 1. AI Agent(LLM Agent)介绍 1.1. 术语 Agent:“代理” 通常是指有意行动的表现。在哲学领域,Agent 可以是人、动物,甚至是具有自主性的概念或实体。 AI Agent:AI Agent(人工智能代理)是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智...
SWIFT支持了开源模型,尤其是中小型模型(7B、14B等)对Agent场景的训练,并将loss-scale技术应用到agent训练中,使中小模型API Call能力更稳定,并支持使用单张商业级显卡进行Agent推理和部署,可以直接在生产场景中全链路闭环落地使用。 1.环境安装 #设置pip全局镜像 (加速下载)pip configsetglobal.index-url https://mirr...