Cloud Studio代码运行 #从 Lagent 导入必要的模块和类fromlagent.agentsimportReActfromlagent.actionsimportActionExecutor,GoogleSearch,PythonInterpreterfromlagent.llmsimportHFTransformerfromlagent.llms.meta_templateimportINTERNLM2_METAasMETA# 初始化 HFTransformer 模型llm=HFTransformer(path='internlm/internlm2-...
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...
CrewAI是一个用于协调角色扮演型AI Agent的框架,允许开发人员创建由AI Agent组成的“Crew”,每个Agent都有特定的角色和职责,共同完成复杂的任务。该框架尤其适用于构建协作式人工智能系统,以解决需要不同专业知识和协调工作的问题。 GitHub:https://github.com/crewAIInc/crewAI 文档:https://docs.crewai.com/ 1)...
ModelScope-Agent是一个通用的、可定制的Agent框架,以大语言模型作为核心驱动的应用开发框架,笔者之前在王鹏:Qwen 7B大模型ReAct Prompt详解以及LLM 智能体Agent实战这篇文章中详细的介绍了一下Agent的原理,本质上还是prompt工程,通过Prompt去驱动模型进行 计划和工具调用。 框架的好处将有记忆能力,计划能力,工具调用能力...
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...
LLM-based Agent 的概念框架,包含三个组成部分:控制端(Brain)、感知端(Perception)和行动端(Action)。 作者们用一个例子来说明来了 LLM-based Agent 的工作流程:当人类询问是否会下雨时,感知端(Perception)将指令转换为 LLMs 可以理解的表示。然后控制端(Brain)开始根据当前天气和互联网上的天气预报进行推理和行动...
AgentLite 包含一个 BaseAction 类,开发人员可以扩展它来定义自定义操作,从而允许代理无缝地执行各种自动化任务。 这种模块化设计确保了研究人员可以轻松地构建、定制和扩展他们的代理以满足特定需求。 LLM 框架包括一个 BaseLLM 包装器类,它接受一个输入字符串,并返回 LLM 生成的相应输出。
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,...