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: - 用户请求:表达用户的问题或请求 - 智能体/大...
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...
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...
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...
Agent TARS 是一款开源的多模态 AI 智能体，能够基于视觉理解网页内容，并与浏览器、命令行和文件系统无缝集成，实现复杂任务的规划与执行。它旨在为用户提供高效、便捷的自动化体验，具有多模态交互能力、强大的任务规划与执行功能，以及高度的可扩展性和灵活性。主要功能 代理工作流：利用复杂的 agent 框架来创建 ...
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。...
通过这种推理行为,LLM Agent 可以规划出需要执行的操作。 这种规划行为使 Agent 能够理解当前情境(LLM)、规划下一步行动(规划)、执行操作(工具),并跟踪已采取的行动(记忆)。 根据系统的设计,LLM Agent 可以具有不同程度的自主性。 根据不同的观点,系统越多地依赖 LLM 来决定其行为方式,就越“像 Agent”。
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。