3. GPT-3.5 powered Agents for delegation of simple tasks. 4. File output. Performance Evaluation: 1. Continuously review and analyze your actions to ensure you are performing to the best of your abilities. 2. Constructively self-criticize your big-picture behavior constantly. 3. Reflect on ...
为了全面介绍这一新兴课题的技术内容和现状,Lilian Weng 的这篇文章《LLM Powered Autonomous Agents》对使用 LLM 搭建自治智能代理进行了系统性的总结和讨论。文章概述了构建这类系统的总体架构,以及在规划、记忆和工具使用几大方面的最新研究进展。同时,文章也分析了目前面临的主要挑战,并给出了一些应用案例。本文将...
Fig. 1. Overview of a LLM-powered autonomous agent system. 组件一:规划 一个复杂的任务通常涉及许多步骤。代理需要知道它们是什么并提前计划。 任务分解 Chain of Thought (CoT; Wei等,2022)已经成为增强模型在复杂任务上性能的标准提示词技术。该模型被指示“逐步思考”,利用更多的测试时间计算来将困难的任务...
最近在研究AI Agents等应用,看到2023年6月份的一篇文章感觉不错,作者Lilian Weng现为OpenAI应用人工智能研究负责人,主要从事机器学习、深度学习和网络科学研究 。原文链接 原文地址: LLM Powered Autonomous A…
LlamaIndex重大发布:让你在任何LLM-Powered的 ETL、RAG 、agent管道中获得结构化抽取能力 lucas大叔 NLPer,LLM应用探索者、实践者7 人赞同了该文章 目录 收起 环境设置 简单结构化抽取 sync async streaming async streaming 使用查询管道的示例 使用structured_predict函数 接入RAG 管道 选项1:使用 LlamaParse ...
OpenAI的AI安全负责人:LLM支持的自主代理LLM Powered Autonomous Agents在人工智能 (AI) 的领域,OpenAI 一直是一个引领者,不断挑战并深化我们对机器学习和自然语言的认知。近期,OpenAI 的 AI 安全负责人发表了一份引人注目的声明,他们提出了一种新型的AI架构——大型语言模型(Large Language Models)支持的自主代理(...
24年1月主要来自澳大利亚几所大学的论文“GPTVoiceTasker: LLM-Powered Virtual Assistant for Smartphone"。 虚拟助理有可能在帮助用户完成不同任务方面发挥重要作用。然而,这些系统在现实世界中的可用性面临挑战,其特点是效率低下,难以把握用户意图。利用大语言模型(LLM)的最新进展,推出GptVoiceTasker,一款虚拟助手,旨在...
LLM 支持的自主 Agent - LLM Powered Autonomous Agents ❝Agent = LLM + memory + planning skills + tool use ❞ 在LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agent 的大脑,并由几个关键组件进行补充: Planning 规划 子目标和分解:代理将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,从而能够有效处理复杂的任务。
LangChain: An open-source framework for developing language model-powered applications. It provides prompt templates, models, document loaders, text splitters, andmany other tools for interacting with models. LangSmith: A tool to more efficiently debug LLM apps by showing the trace of LLM calls, ...
24年3月清华大学论文“Driving Style Alignment for LLM-powered Driver Agent”。 目前关于使驾驶员智体行为与人类驾驶风格保持一致的研究仍然有限,部分原因是缺乏来自人类驾驶行为的高质量自然语言数据。为了解决这一研究空白,本文提出了一个多重对齐框架,旨在通过演示和反馈使驾驶员智体与人类驾驶风格保持一致。值得注...