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...
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...
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…
一、Agent概述 二、主流Agent框架 2.1. XAgent 2.2. ProAgent 2.3. AgentVerse 2.4. AutoGPT 2.5. AutoGen 2.6. ChatDev 三、存在的问题与挑战 一、Agent概述 在LLM赋能的自主agent系统中,LLM充当agent大脑的角色,并与若干关键组件协作: 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...
由于Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排,并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间,使其可以专注在创新和业务需求上 ...
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 ...
基于LLM的多Agent框架在金融市场数据的应用 发布时间:2024 年 03 月 28 日 Agent金融市场异常检测 Enhancing Anomaly Detection in Financial Markets with an LLM-based Multi-Agent Framework 摘要 本文提出了一种新型的多智能体框架,它基于大型语言模型(LLM),致力于提升金融市场数据异常检测的能力,应对人工核实系统...
来自字节跳动 ByteDance Research 的研究人员提出了基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)的 LLM Agent 框架 ——AGILE。该框架下,Agent 能够拥有记忆、工具使用、规划、反思、与外界环境交互、主动求助专家等多种能力,并且通过强化学习实现所有能力的端到端训练。尤其值得注意的是,AGILE 框架允许 Agent 在不自信时主...
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...
论文提出了一个多模态agent框架，目的是像人类用户一样操作任何智能手机应用。论文框架的学习涉及一个探索阶段，agent通过一组预定义的操作自主与应用进行交互，并从交互结果中学习。这些交互被记录下来，帮助agent导航和操作应用。通过观察少量人类演示，可以加速此学习过程。在这一探索阶段之后，agent可以根据当前状态查询...