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...
本文作者是来自OpenAI的 Lilian Weng,详细分析了如何使用LLM构建AI Agents;而Andrej Karpathy也在最近的一次分享中提到OpenAI内部对AI Agents的看法。值得一提的是,在Lilian的 Blog 中还有其他非常好的文章,涉…
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...
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。
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...
【LLM赋能的自主智能体:介绍了以LLM为核心控制器构建智能体的概念,提供了一些示例和案例研究。LLM不仅可以生成文本,还可以作为强大的通用问题求解器。文章还讨论了智能体系统的规划、反思、记忆和工具使用等方面的关键组件和算法】《LLM Powered Autonomous Agents | Lil'Log》 O网页链接 #机器学习# û收藏 61 ...
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-a...
实际上这块又引出了一个热度很高的话题——LLM Powered Autonomous Agents,我觉得这是一个可能颠覆整个软件行业,甚至整个社会数字化生产力形态的话题,后面再好好介绍一下吧。 能力评估 基础能力评估 Language Generation Language Modeling:即根据前序tokens预测下一个token的能力,常用数据集有Penn Treebank、WikiText-103...
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