The Architecture of LLM-MA Systems from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenge 为了构建一个Multi-Agent系统,在Single-Agent系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有agent应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent与环境间存在交互与更新。Agent通过Agent-Environment...
来源于Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents,这篇论文主要的出发动机是当前LLM Agent通常通过以预定义的格式生成 JSON 或文本来生成Action,这通常受到约束动作空间(例如,预定义工具的范围)和受限灵活性(例如,无法组合多个工具)的限制。
为了构建一个 Multi-Agent 系统,在 Single-Agent 系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有 agent 应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent 与环境间存在交互与更新。Agent 通过 Agent-Environment 接口与环境互动及感知,了解周围环境、做出决策并从其行动结果中学习。当前大型语言模型-多智能体系统中的接口...
为了构建一个 Multi-Agent 系统,在 Single-Agent 系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有 agent 应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent 与环境间存在交互与更新。Agent 通过 Agent-Environment 接口与环境互动及感知,了解周围环境、做出决策并从其行动结果中学习。当前大型语言模型-多智能体系统中的接口...
强化学习算法与深度学习结合催生出的RL-Based Agent已展现出强大能力,且由于模型应用场景的固定化导致其实现多智能体的互动非常方便,例如擅长下围棋的智能体之间进行对弈等。相比之下,LLM-Based Agent之间基于文本进行交流则更容易出现信息的丢失,这天生限制了它们从多轮反馈中学习以提高性能的潜力。不过伴随参数量的上升...
A Survey on the Memory Mechanism of Large Language Model based Agent 最大内积搜索 Maximum Inner Product Search 外部存储可缓解有限注意力跨度的限制,一定程度上避免模型输出带有幻觉的答案。一种常见的做法是将信息的嵌入表示保存到向量数据库中,该数据库能够支持快速的最大内积搜索。常见的选择是最近邻算法以返...
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) ...
1)项目背景与业务痛点 2)整体系统架构 3)RAG范式实践(拼课 wwit1024) 4)下一阶段:Agent和多业务场 景 2. SalesCopilot技术平台 1)Agent技术范式 2)SaaS化技术平台 3)核心组件——知识中心 4)核心组件——意图理解与Plugin 5)核心组件——可插拔LLM与prompt管理...
LLM-based Agent 核心架构 一、画像模块(Persona Module) 画像模块是定义Agent的“个性”和“身份”的部分,它决定了Agent如何与用户交流和互动。 人口统计信息:包括用户的基本信息,如年龄、性别、教育背景等,这有助于Agent适应不同用户群体。 个性信息:涉及用户的性格特征,如乐观、悲观、幽默等,Agent可以根据这些特征...
•Agent架构:当前Agent仍处于发展的初级阶段,从应用场景来看,从智能客服->智能创意->推荐系统->自动驾驶->智能机器人到一个复杂的城市智能规划系统,所需要感知与交互的环境因素越来越复杂、所要决策的事项也越来越困难,所面对的风险程度和安全级别也差异很大,所以目前没有一种通用的Agent适合在所有场景使用,每种应用...