Fig. 1. Overview of a LLM-powered autonomous agent system. 组件一: 规划能力 一个复杂的任务常常需要很多步骤去完成,一个Agent通常需要知道他们要干什么且如何规划往前走. sheyang insight:规划能力本质是prompt engineering很多高级玩法的高级实践。 任务拆解 Chain of thought (CoT; Wei et al. 2022) CoT已经...
提示模板:{Intro of an agent X}. Here is X's plan today in broad strokes: 1) 在规划和反应过程中,我们会考虑到各个代理人之间的关系以及一个代理人对另一个代理人的观察。 环境信息以树形结构呈现。 图13. 生成代理架构。(图片来源:Park et al. 2023) ...
英文名称:LLM Powered Autonomous Agents 中文名称:大语言模型驱动的自主代理作者:Lilian Weng 发表时间:June 23, 2023 原文链接:https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/ 本次分享的主要内容: 1)Agent的决策流程; 2)AI Agent架构; 3)AI Agent的使用案例。 知识 科学科普 AI 学习 论文 智能体...
由于大模型的出现,AI Agents 衍生出了一种新的架构形式: 《LLM Powered Autonomous Agents》 将最重要的「任务规划」部分或完全交由LLM,而做出这一设计的依据在于默认:LLM具有任务分解和反思的能力。 (2)AI Agent AI Agent是大模型与场景间价值传递桥梁。 AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向 OpenAI 联...
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-to-llm-ag...
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
2023年6月,Lilian Weng 在其个人博客撰文「LLM Powered Autonomous Agents」对 Agent 进行了系统的论述。 需要注意的是,Lilian 是 OpenAI 的 Head of Safety Systems,之前领导过 OpenAI 的 Applied AI 团队。 她将Agent 定义为 LLM、记忆 (Memory)、任务规划 (Planning Skills)、工具使用 (Tool Use) 的集合:LLM...
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...