•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...
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...
The Agent Communication Structure from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges 通信内容 Communication Content:在LLM-MA系统中,通信内容通常以文本形式出现。具体内容因特定应用而异。例如,在软件开发中,Agent可能会就代码段相互交流。在类似“狼人杀”游戏的模拟中,Agent可能会...
我认为很多人把Agent的设计看的太过复杂,我认为Agent就是非常简单的输入输出模式,对于我们现有的很多功能,都是可以重新设计为Agent的,甚至有时候不一定需要LLM,只要它能按照某种Agent协议,实现输入输出接口,就可以被用到AI系统中,作为组成宏大目标的一部分。 这个图是我提出来的一种设计模式,感知Agent和行动Agent本身...
基于LLM的多Agent框架在金融市场数据的应用 发布时间:2024 年 03 月 28 日 Agent金融市场异常检测 Enhancing Anomaly Detection in Financial Markets with an LLM-based Multi-Agent Framework 摘要 本文提出了一种新型的多智能体框架,它基于大型语言模型(LLM),致力于提升金融市场数据异常检测的能力,应对人工核实系统...
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...
对应到我们的编程中,Workflow就是架构,即用以实现我具体目标的整体AI工作系统,与构成该系统的Agent工作单元之间的交互、联系、调度等等。 前几天,我看到一则消息,国外某实验室正在尝试让AI训练AI。当我们允许AI在解决我们提出的具体需求时,且它自己认为自己无法满足该需求的情况,可以通过训练一个具有针对性的AI来解决...
（e）Large language model-based agents. 随着ChatGpt等大语言模型的广泛应用，研究人员开始利用这些模型来构建人工Agent。他们利用LLM作为智能体的大脑或者控制器的主要组成部分，并通过多模态感知和工具利用等策略扩展其感知和行动空间。基于LLM的智能体可以通过思维链COT和问题分解等技术表现出与符号智能体相当的推理和...
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)
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...