AI Agent也就是AI智能体,是通过把大模型作为“大脑”,通过利用大模型的推理和规划能力,然后调用外部工具来完成复杂任务的一种方式。 简单来说,Agent就是一种让大模型自己思考和分析问题,选择合适的工具,最终解决问题的一种方法,其背后原理就来自于ReAct。 ReAct是Reasoning And Acting的缩写,意思是LLM可以根据逻辑推...
# { action_name: func }except Exception as err:print("调用工具异常: ", err)call_func_result = "{}".format(err)agent_scratch = agent_scratch + "\n:observation:{}\n execute action result: {}".format(observation, call_func_result) # 由于大模型没有记忆功能,因此需要把大模型之前的输入和...
最近在做Agent、对话相关的事情,Meta这篇论文提出的使用function calling来做DST很有借鉴意义。 主要机构:Meta AI、CMU、University of California, Santa Barbara 简单介绍:让llm通过function calling做DST;将对话状态改变看作函数调用,llm以函数调用的形式来调用具体函数和调用参数。 要解决的问题:LLM在TOD(task-orient...
We then use `await` to wait for both tasks to complete.\n\nWhen we run the `main` function using `asyncio.run(main())`, the numbers will be printed concurrently by the two tasks."} messages.append(response_message) ab.summary.messages(name="OpenAI Chat History", data=messages, agent...
【高性能OpenAI LLM服务】通过GPRS+TensorRT-LLM+Tokenizers.cpp实现纯C++版高性能OpenAI LLM服务,支持chat和function call模式,支持ai agent,支持分布式多卡推理,支持多模态,支持gradio聊天界面。 - NetEase-Media/grps_trtllm
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求`` ``支持Function...
基于LLM 和 Function Call实现Agent ReAct的作用就是协同LLM和外部的信息获取,与其它功能交互,如果说LLM模型是大脑,那么ReAct框架就是这个大脑的手脚和五官。 下面我们就用代码来实现一个简单的具有自主规划功能的Agent,需要的东西也很简单: Python开发环境 python 版本用到3.12.1 版本没有强制要求 ...
支持Function Call 工具的大模型(可以是自己部署的大模型或者第三方模型)。使用第三方模型需要自己申请并获取其API-KEY,代码中还用到了tavily搜索,这个也需要自己去申请。 下图是Agent根据任务要求输出的结果,任务要求是 请帮我制定一份理财计划,你可以通过网络搜索的方式来收集一定的参考资料,并把最终的计划内容写入...
Contribute to PinqiaoWang/FinGPT-Earnings-Call-LLM-Agent development by creating an account on GitHub.
Contribute to PinqiaoWang/FinGPT-Earnings-Call-LLM-Agent development by creating an account on GitHub.