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: ...
LLM-based agent:将LLMs作为Agent的大脑和控制器,利用思维链和问题分解技术,能够实现综合上述agent优点的能力,包括推理和规划,任务切换,自然语言理解 2 Why: 为什么是Agent? 2023年4月AutoGPT出圈,AutoGPT是一个开源的AI Agent实践,可根据终极目标制定多个子目标来套娃式解决复杂任务,还融合了ReAct的推理和行动循环,...
LLM-based agent多种多样,单个LLM的,多个LLM合作的;模拟游戏公司、模拟软件开发公司的...但要成为agent,还是需要满足一定的结构的(当然也不一定全满足,也就是存在灰色地带) 目前主流看法是分为应用框架和概念框架。 应用框架:LLM-based agent由以下部分构成:LLM+记忆+规划+工具使用。 LLM不需要说,不然就没有“LLM...
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: • 任务分解(Task Decomposition...
日前,在51CTO主办的WOT全球技术创新大会上,快手高级技术专家欧迪佐带来了主题演讲《LLM-based Agent在B端商业化的技术探索与实践》,围绕着B端商业化的业务场景,详细介绍了构建Agent技术平台的实践经验与深入思考,为观众呈现了全新的视角。 本文将摘选其中精彩内容,统一整理,希望为诸君带来启发。 本文将从以下三个部分展...
LLM-based Agent 是否是通向 AGI 的合适道路?[18] 1、目前,大型语言模型是最为热门的AGI研究方向,但其是否是实现 AGI 的潜在路径仍然是一个备受争议和有争议的话题。 ① 有研究者认为,以 GPT-4 为代表的大模型已经在足够的语料上进行了训练,在此基础上构建的代理有潜力成为打开 AGI 之门的钥匙。
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) ...
专题解读LLM-based Agent 未必是通向 AGI 的终极路径? 日期:10月8日 事件:前MetaOculusCTO卡马克和「强化学习之父」萨顿宣布联手创业,计划不依赖大模型,通过实时在线学习的方式实现通用人工智能(AGI)。 阿尔伯塔计划做AGI的核心思路是什么? 1、卡马克和萨顿将通往AGI的计划命名为阿尔伯塔计划,计划创建与一个复杂得多...
•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...
https://news.agpt.co/https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT1 简介 开发了一个自研的 AutoGPT Agent 开发了一个 Agent 框架 支持开发者创建(Forge)自己的 Agent,需要自行完善包括 planning、action 在内的 agent 逻辑。提供教程,本文大部分内容基于该教程进行介绍 支… ...