LLM-based Agent(以下简称Agent)是人类向AGI迈进的重要一步,被誉为是AGI的下一个爆发点。Agent除了能够进行简单问答之外,还能通过调用外部API完成复杂任务,AutoGPT让大家看到了Agent的巨大潜力。 1.1Agent发展milestone 2023.3.16:微软Microsoft 365 copilot形成行业共识的agent 2023.4:Autonomous agent概念下的AutoGPT项目...
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: ...
在大模型语境下,也可以翻译成智能体,但一般就是不翻译,直接叫agent。 2.LLM-based agent 大模型(LLM)做agent实际上并不是很难的事情,在ChatGPT火了没多久,Meta就发论文说大模型是可以“使用工具”的,也就是调用API。API主要是在虚拟世界中,我们也可以用于现实中,例如用ChatGPT控制机器人。 也就是说,以语言...
作者| 李皓辰 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(Tas...
在企业内部,LLM Agent可以用于自动化处理常规的员工需求,如请假申请、绩效评估和培训指导。通过与企业内部系统的集成,LLM Agent能够更快速地处理大量的员工数据和请求,提高管理效率,减少人力资源成本,同时为员工提供更快速和个性化的服务体验。 4. LLM Agent在市场营销中的应用 在市场营销活动中,LLM Agent可以根据客户行...
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… ...
基于大语言模型的智能体(LLM-based Agent)受到了广泛关注,并越来越受欢迎。此外,规划能力是 LLM-based Agent 的重要组成部分,它涉及与环境的交互和执行行动以完成规划任务,这通常需要从初始状态实现预期目标。 本文研究通过 Instruction Tuning(即 Agent Training)来提高 LLM-based Agent 的规划能力。
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。
•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...