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 ...
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...
生成agent(Park 等人,2023 年)是一项非常有趣的实验,其中 25 个虚拟角色,每个角色都由 LLM 驱动的agent控制,在沙盒环境中生活和互动,灵感来自《模拟人生》。生成agent为交互式应用程序创建可信的人类行为模拟。 生成agent的设计将 LLM 与记忆、规划和反射机制相结合,使agent能够根据过去的经验行事,并与其他agent进行...
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...
为此,论文提出了AUTOACT,一个自动agent学习框架,在遵循有限理性原则的同时,不依赖大规模标注数据和来自闭源模型的合成轨迹,而是融入了明确的个人任务和精确的分工(见图1)。 AUTOACT只需要目标任务信息和一个语言agent(称为META-AGENT)就可以启动工作,如图2所示。META-AGENT首先通过自我指导从零开始增强任务数据。此外,在...
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...
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,...
AGILE是一种基于强化学习的LLM Agent框架。AGILE Agent具备拥有长期记忆、使用外部工具、向人类专家进行咨询、反思等能力,并且所有能力可以进行端到端的统一优化。 大语言模型(Large Language Models, LLMs)的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力,近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。
LLM Agent 已经成为大语言模型中最有价值的探索方向,也更趋于最前沿的通用人工智能。构建企业自己的 LLM Agent 有助于企业在最前沿的人工智能领域探索具有完全自主性的智能化能力,包括基于企业知识库、企业工具 API(如:会议、审核、报表等)实现完全智能化的操作能力的探索。