Bench AI Agent Workbench About The agent workbench allows users to create LLM based agents that have access to the internet. We do this by providing an easy to use programmatic interface for accessing the browser, along with builtin LLM support ...
git clone https://github.com/InternLM/lagent.git cd lagent pip install -e . Usage Lagent is inspired by the design philosophy of PyTorch. We expect that the analogy of neural network layers will make the workflow clearer and more intuitive, so users only need to focus on creating layers...
LLM-based Agent 的概念框架,包含三个组成部分:控制端(Brain)、感知端(Perception)和行动端(Action)。 作者们用一个例子来说明来了 LLM-based Agent 的工作流程:当人类询问是否会下雨时,感知端(Perception)将指令转换为 LLMs 可以理解的表示。然后控制端(Brain)开始根据当前天气和互联网上的天气预报进行推理和行动...
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: ...
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。
github:https://github.com/RUC-GSAI/YuLan-Rec 在后续的分析中将会分别用S3、AgentSim、RecAgent代表这三类系统 Agent社交模拟系统简介 S3 S3利用LLM强化的代理来有效地模拟社交网络中的用户。使用真实世界的社交网络数据建立一个环境。为了确保这个环境的真实性,提出了一个用户人口统计推断模块,结合提示工程和提示调...
何时使用 Agent: 优先选择简单方案,仅在需要时增加复杂性。 Workflow 提供一致性,Agent 提供灵活性和决策能力。 常见Workflow 模式: 提示链: 将任务分解为多个步骤,提高准确性。 路由: 分类输入并定向到不同子任务,提高任务适配性。 并行化: 将任务分解为并行子任务或多次尝试提升性能。 编排器-执行器: 动态分...
开发了一个叫做GITAGENT的agent,这个agent能自动做这件事。GITAGENT工作的时候,会分四个步骤,如果遇到问题,它还会去GitHub上看看别人是怎么解决的,学习经验。作者对此进行实验,用GITAGENT处理了30个用户的问题,结果发现平均有69.4%的成功率,验证了该种方案的可行性。
论文代码 https://github.com/thudm/agentbench 关联比赛 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接地址:https://www.flyai.com/paper_detail/78355 赞 FlyAI小助手 3
LLM Agent的工作流通常是一个迭代运行的过程,下图是babyAGI的工作流: 图片来自https://github.com/yoheinakajima/babyagi 该工作流从输入第一个目标任务开始,经过循环进行下列三个步骤,直至完成目标任务(也可能报错): 第一步: 向Task List 压入一个Task; 然后把任务发送给Execution Agent,Execution Agent会基于上下...