Fig. 1. Overview of a LLM-powered autonomous agent system. 组件一:规划(Planning) 一个复杂的任务通常涉及许多步骤。Agent需要知道它们是什么并提前计划。 任务分解(Task Decomposition) 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
科学发现代理(Scientific Discovery Agent) ChemCrow(Bran et al. 2023)是一个领域特定的示例,其中LLM与13个专家设计的工具相结合,以完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。在LangChain中实施的工作流程反映了之前在ReAct 和MRKLs中所描述的内容,并结合了与任务相关的CoT推理和工具。 LLM提供了一份工具名称列表,...
OpenAI的LLM支持的自主代理LLM Powered Autonomous Agents是该公司最新推出的一款智能体,它可在无需人工干预的情况下执行任务,并学习新的技能。该智能体的安全性得到了OpenAI的AI安全负责人的认可,他表示,这种智能体有可能改变人类的工作方式和生活方式。OpenAI的AI安全负责人还介绍了该公司如何确保其LLM和自主代理的安全...
参考文献 1.LLM Powered Autonomous Agents https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ 2.The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf 3.Introduction to LLM Agents https://developer.nvidia.com/blog/introduction-t...
OpenAI应用研究主管LilianWeng写的LLM Powered Autonomous Agents把人工智能代理(AI Agent)分成了以下3个部分:规划模块,工具调用模块和记忆模块。 之后几章我们会聊到AI代理方案的主要差异也在这三个方向 规划:如何对问题进行拆解得到解决路径,既模型推理步骤
图片来源：Lilian Weng “LLM Powered Autonomous Agents”1. 工具（Tools）：在这张图中，工具如“日历（Calendar）”、“计算器（Calculator）”和“搜索（Search）”对应于AI系统的基础功能，可以类比于LLM层，它们提供了数据处理和基础交互的能力。2. 代理（Agent）： 图中的代理（Agent）代表AI Agent的核心，...
OpenAI应用研究主管LilianWeng写的LLM Powered Autonomous Agents把人工智能代理(AI Agent)分成了以下3个部分:规划模块,工具调用模块和记忆模块。 之后几章我们会聊到AI代理方案的主要差异也在这三个方向 规划:如何对问题进行拆解得到解决路径,既模型推理步骤
OpenAI应用研究主管LilianWeng写的LLM Powered Autonomous Agents把人工智能代理(AI Agent)分成了以下3个部分:规划模块,工具调用模块和记忆模块。 之后几章我们会聊到AI代理方案的主要差异也在这三个方向 规划:如何对问题进行拆解得到解决路径,既模型推理步骤
GitHub - OpenBMB/XAgent: An Autonomous LLM Agent for Complex Task Solving 添加图片注释,不超过 140 字(可选) XAgent是面壁智能联合清华大学 NLP 实验室共同研发开源的基于LLM的自主智能体,可以自动解决各种任务。 它被设计为一个通用的智能体,可以应用于各种任务,终极目标是创建一个可以解决任何给定任务的超级...
Resources:1. Internet accessforsearchesandinformation gathering.2. Long Term memory management.3. GPT-3.5 powered Agentsfordelegation of simple tasks.4. File output. 绩效评估:持续不停地分析行为,确保用尽全力;自己主动反思;减少步骤,节约成本;