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...
动作目标:定义Agent执行动作的目的,如完成任务、进行交流或探索环境。 动作生成:根据记忆、规划或实时输入生成动作。 动作空间:定义Agent可以执行的所有可能动作,可以是具体的工具操作或基于知识的决策。 动作影响:考虑动作对环境、Agent内部状态以及未来动作计划的影响。 总结:LLM-based Agent的架构设计使其能够模拟人类的...
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...
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: ...
•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...
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...
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...
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...
•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...
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