Lagent 是一个开源的LLM智能体框架,允许使用者快速将一个大语言模型转换成智能体,并提供一些典型工具来激发大语言模型的潜能。Lagent 目前已经支持了包括 AutoGPT、ReAct 等在内的多个经典智能体范式,也支持了如下工具: Arxiv 搜索 Bing 地图 Google 学术搜索 Google 搜索 交互式 IPython解释器 IPython 解释器 PPT ...
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...
3.1 单一 agent 框架 3.2 多 agents 框架 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...
例如,有一个Agent用于基于上一个任务的目标和结果创建新任务,有一个Agent用于确定任务列表的优先级,还有一个用于完成任务/子任务的Agent。BabyAGI作为一个Multi-Agent系统,采用静态Agent对话模式,一个预定义的Agent通信顺序。 CAMEL:CAMEL 是一个agent 通信框架。它演示了如何使用角色扮演来让聊天Agent相互通信以完成任...
LangChain Agent:LangChain是开发基于LLM应用的通用框架。LangChain有各种类型的代理,ReAct Agent是其中一个著名的示例。LangChain所有代理都遵循单Agent范式,并不是天生为交流和协作模式而设计的。 Transformers Agent:Transformers Agent 是一个建立在Transformer存储库上的实验性自然语言API。它包括一组经过策划的工具和一...
图1:AUTOACT的基本框架。仅凭一个工具库，META-AGENT就可以根据目标任务信息自动分化，并产生一个可以...
本文介绍了LLM Agent的九大设计模式,包括ReAct、Plan and Solve、Reason without Observation、LLMCompiler、Basic Reflection、Reflexion、Language Agent Tree Search、Self-Discove
LangChain Agent:LangChain是开发基于LLM应用的通用框架。LangChain有各种类型的代理,ReAct Agent是其中一个著名的示例。LangChain所有代理都遵循单Agent范式,并不是天生为交流和协作模式而设计的。 Transformers Agent:Transformers Agent是一个建立在Transformer存储库上的实验性自然语言API。它包括一组经过策划的工具和一...
例如，如果我们想制作一个智能体（agent），让它在物理世界里完成一些实验，比如测试一个物体是否导电，我们可以使用 LLM 吗？这类复杂交互式任务（complex interactive tasks）具有很大的挑战性，因为它要求 LLM 不仅能理解动态变化的真实场景，还需要具备诸如长期规划（long-horion planning）、任务分解（task 的 ...
零基础快速构建你的LLM Agent框架,掌握AI的未来! 前言 构建代理时,开发者不仅需要决定使用的模型、用例和架构,还必须选择合适的框架。 是选择经验丰富的 LangGraph,还是尝试新兴的 LlamaIndex 工作流?又或者,走传统路线,完全手动编写代码?为了简化这一决策过程,我在过去几周里使用各大主流框架构建了相同的代理程序,...