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...
虽然 LLM Agent无疑代表了 AI 功能的一个令人兴奋的前沿,但将它们可靠地部署到生产中仍然存在重大挑战。让我们深入研究这项技术前沿组织提出的关键架构、实际障碍和未解决的问题 一、架构和框架:拆解Agent“大脑” LLM Agent的核心是语言模型,它为自然语言处理和生成提供动力。模型如GPT-4、Claude和LLaMA让Agent能够...
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...
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...
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...
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...
在人工智能领域,AI Agent(LLM Agent)作为超越简单文本生成的系统,正逐渐展现出其强大的自主性和交互性。这种智能实体使用大型语言模型(LLM)作为核心计算引擎,能够进行对话、执行任务、推理,并展现出一定程度的自主性。本文将为您全面解读AI Agent(LLM Agent)的入门知识。agent...
LLM Agent的核心是语言模型,它为自然语言处理和生成提供动力。模型如GPT-4、Claude和LLaMA让Agent能够理解复杂的提示、推理潜在操作并产生类似人类的反应。 围绕这个核心模型,构建了一个组件生态系统,使Agent能够与世界互动并保存知识。这些组件包括: 工具:Agent可以调用外部 API、数据库和服务来检索信息或执行操...
AI Agent(LLM Agent),作为人工智能领域的新星,正逐渐改变着我们的生活方式和工作模式。它不仅仅是一个简单的文本生成系统,而是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的智能实体。本文将从AI Agent的定义、组成部分、工作模式及应用等方面,为读者提供一份全面的入门解读。agent...