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...
访问管理器通过为每个agent管理专用的权限组,协调不同agent之间的访问控制操作。被排除在某个agent权限组之外的其他agent将被拒绝访问其资源,如交互历史记录。为进一步增强系统透明度,访问管理器编制和维护审计日志。这些日志捕获有关访问请求、agent活动和对访问控制参数的任何修改的详细信息,有助于防范潜在的特权攻击。
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...
此外,一旦agent获得了可调用工具的列表,确定调用这些工具的最佳顺序也是另一个挑战,因为多个agent可能需要调用同一个工具。此外,多个agent的并发运行需要一个健全的跨agent内存管理系统,同时还要确保严格的隐私和访问控制措施。 为了解决上述挑战,论文提出了AIOS,一个LLMagent操作系统(图2),用于提供LLM和OS功能的模块隔离...
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能实体。 RPA:RPA(Robotic Process Automation) 即机器人流程自动化,是一种软件自...
LLM Agent 已经成为大语言模型中最有价值的探索方向,也更趋于最前沿的通用人工智能。构建企业自己的 LLM Agent 有助于企业在最前沿的人工智能领域探索具有完全自主性的智能化能力,包括基于企业知识库、企业工具 API(如:会议、审核、报表等)实现完全智能化的操作能力的探索。
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...
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。
构建大语言模型智能体(LLM Agent)时,LLM充当着控制中心或“大脑”的角色,负责管理完成任务或响应用户请求所需的一系列操作。智能体Agent通过调用大模型的能力完成任务,并需要依赖于规划、记忆以及工具使用等关键模块。 通常,一个大语言模型智能体框架包含以下核心部分: ...
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。