To bridge this gap, we conduct a comprehensive survey study, focusing on the construction, application, and evaluation of LLM-based autonomous agents. In particular, we first explore the essential components of an AI agent, including a profile module, a memory module, a planning module, and an...
HangXue-lab/LLM-Agent-SurveyPublic forked fromPaitesanshi/LLM-Agent-Survey NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 main 1Branch Tags Code This branch is89 commits behindPaitesanshi/LLM-Agent-Survey:main. ...
智能代理Agent是以智能方式行事的代理;它感知环境,自主采取行动以实现目标,并可以通过学习或获取知识来提高其性能。 本篇主要针对LLM-based Agent,即Agent基于大语言模型进行思考规划,获取信息,并从大模型与外界学习知识并自学习与利用。 多智能体Multi-Agent则是可以通过多个Agent进行协作配合完成更复杂的工作。 特点: ...
在之前的研究中,我们已经深入探讨了基于Reflexion、CRITIC和Self-Refine的代理(Agent)反思机制。“思维链”(Chain-of-Thoughts, CoT)作为一种任务分解策略,其核心思想在于通过逐步推理来解决问题。 为了评估不同Agent框架的性能,我们对四个数据集进行了实验,比较了包括Z-CoT(零样本思维链)、F-CoT(少样本思维链)、Co...
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出了AI Agent的四种设计方式后,Agentic Workflow(智能体工作流)立即火爆全球,多个行业都在实践智能体工作流的应用,并推动了新的Agentic AI探索热潮。 技术的发展与应用已经进入新的拐点,从大语言模型(Large Language Models,LLM)到AI Agent再到Agentic workflow,这些新的技术一经出现...
这一进步在涉及与具有不同特性的 AI 代理和人类对手的互动的多样化场景中是一致的。这些发现激发了未来人类与机器人合作的研究。可以在 https://pku-proagent.github.io 网站上进行实际操作演示。 链接:https://www.aminer.cn/pub/64e5849c3fda6d7f063af3cd/...
laVague 是将自然语言转化成浏览器交互的操作,完成自动化测试的大模型的agent。 LaVague介绍 LaVague 通过LLM将自然语言转换Selenium的代码引擎,用户或其他人工智能轻松实现自动化。 LaVague通过Llama Index实现了自然语言到python的selenium代码的编写能力,例子中提供了在线调用huggingface的LLM以及本地LLM两种方式,在线调用...
Agent指可以执行动作的大语言模型（可以理解为那些可以代替你来完成各种任务的代理人，所以叫Agent），例如浏览互联网、发送电子邮件、预订等。与本文中其他研究方向相比，这可能是最新的方向之一。由于Agent本身的新颖性和巨大潜力，人们对Agent充满热情。而Auto-GPT现在是GitHub上 标星数量排名第25的、最受欢迎的repo。
LLM-based Multi-Agent System 2 1.背景介绍 2.核心概念与联系 2.1 语言模型(LLM) 2.2 多智能体系统(MAS) 2.3 LLM与MAS的结合 3.核心算法原理具体操作步骤 3.1 LLM的训练与优化 3.2 MAS的设计与实现 3.3 LLM与MAS的集成 4.数学模型和公式详细讲解举例说明 ...
LLM-Agent 大模型智能体热度空前,但智能体是什么、为什么、怎么办,行业还没有统一认知,典型的小学语文课本里“小马过河”的现实版。 是什么 一、OpenAI 工程师Lilian Weng的定义 2023.6.23 规划 子目标和分解:将大型任务分解为更小的、可管理的子目标。