Repository for the paper "Large Language Model-Based Agents for Software Engineering: A Survey". agent artificial-intelligence software-engineering large-language-models llms llm-based-agents Updated Sep 25, 2024 Improve this page Add a description, image, and links to the llm-based-agents to...
@misc{lagent2023, title={{Lagent: InternLM} a lightweight open-source framework that allows users to efficiently build large language model(LLM)-based agents}, author={Lagent Developer Team}, howpublished = {\url{https://github.com/InternLM/lagent}}, year={2023} } License This project...
我们希望AGENTLESS能帮助重新设定自主软件代理的基准、起点和前景,并激励未来沿着这一关键方向的研究。我们已将AGENTLESS开源,项目地址为:https://github.com/OpenAutoCoder/Agentless 1 引言 大型语言模型(LLMs)已成为代码生成的首选方案[18, 14, 34, 54]。像GPT-4[44]和Claude-3.5[13]这样的前沿LLM展示了基于用...
https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ 使用LLM(大型语言模型)作为其核心控制器构建Agent是一个很酷的概念。几个概念验证的demo,如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI,都是鼓舞人心的例子。LLM的潜能不仅仅是生成润色后的副本、故事、论文和程序,...
based and open-sourced (OSS) LLMs shows that, while top commercial LLMs present a strong ability of acting as agents in complex environments, there is a significant disparity in performance between them and OSS competitors. We identify the typical reasons of failures in environments and LLMs, ...
其中LLM是核心大脑,Memory、Planning Skills以及Tool Use等则是Agents系统实现的三个关键组件。 通过LLM和三个关键组件,LLM Agent可以拥有复杂的工作流程,其中模型基本上是与自身对话,而无需人工参与到交互的每个部分。 LLM Agent通过迭代运行并定义一些新的目标/任务,而非传统GPT那般接受单个查询的输入并返回输出 ...
git clone git@github.com:jina-ai/reader.git cd backend/functions npm install 原理分析 前面有较长的代码分析,可以直接看到总结部分看整体实现。 http 接口 主要的代码在cloud-functions/crawler.ts里,初步看是基于civkit开发了一个web服务,入口代码是crawl方法。
Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。 所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的 AI 模型,发现其中的规律,可以根据提示 (prompt),自动生成符合这些规律的内容。
我们相信,在 LLM 的推动下,软件行业也会迎来“Excel 时刻”:LLM 融入 IDE 后,入门级开发者甚至非技术背景用户也能够更好更快地实现程序编写,用户在代码编写中调用各种 LLM-based 服务、Code Agents 就像在Excel 里用使用公式一样简单。 因为流量和产品先发优势,IDE 目前几乎是被 Visual Studio 和 Github Co...
近期,复旦大学自然语言处理团队(FudanNLP)推出 LLM-based Agents 综述论文,全文长达 86 页,共有 600 余篇参考文献!作者们从 AI Agent 的历史出发,全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状,包括:LLM-based Agent 的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时,作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题,对...