Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents 在本文首先提出了一个为基于 LLM 的人工智能代理量身定制的结构化框架,并讨论了解决复杂问题所需的关键功能。在此框架内,设计了两种不同类型的代理(即一步代理和顺序代理)...
传统的社会学研究往往依赖于人类的参与,这虽然有效,但成本昂贵,规模困难,并存在伦理问题。大型语言模型(llm)的最新进展突出了它们模拟人类行为的潜力,使个体反应得以复制,并促进了许多跨学科研究的研究。 我们将工作分为三种类型: 个体模拟,模拟特定的个人或人口统计群体 场景模拟,多个代理在特定环境下协作实现目标 社会...
多Agent系统 本部分主要参考Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges Agent 系统通过利用大语言模型的归纳推理能力,通过重复执行、观察、反思等步骤,并配合工具使用完成用户需求。在此过程中,可能包含与用户的多轮交互。相比于单 Agent 系统,多 Agent 系统通过以下方式提供更高级...
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: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) 现实世界中的任务通常是复杂和多步骤...
The Architecture of LLM-MA Systems from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenge 为了构建一个 Multi-Agent 系统,在 Single-Agent 系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有 agent 应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent 与环境间存在交互与更新。Agent 通过 ...
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 解释 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) ...
The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey 这篇文章是复旦NLP团队编写的,亮点之处在于更加关注多智能体、智能体与人之间的互动,并展望了未来智能体融入社会的路径和景象。文章提到,智能体与智能体之间可能是分工协作的,也可能是对抗性的。实际上,第二部分介绍的规划类智能体中,大语...
Jiang, H, Guo, A, and Ma, J. (2020). Personality-aware Chatbot: An Emerging Area in Conversational Agents.10.13140/RG.2.2.15957. 86249. Ni J, Young T, Pandelea V, et al. Recent advances in deep learning based dialogue systems: A systematic survey[J]. Artificial intelligence review,...
我们翻译解读来自新加坡国立大学的最新论文：基于大型语言模型的多智能体综述- 进展与挑战, Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges，文末有论文连接。大型语言模型（LLMs）在广泛的任务中取得了显著的成功。由于LLMs令人印象深刻的规划和推理能力，它们被用作自治智能体自动完成...
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)