为了构建一个 Multi-Agent 系统,在 Single-Agent 系统的基础上,需要增加以下组件。 环境Environment:所有 agent 应当处于同一环境,需要共享全局状态,Agent 与环境间存在交互与更新。Agent 通过 Agent-Environment 接口与环境互动及感知,了解周围环境、做出决策并从其行动结果中学习。当前大型语言模型-多智能体系统中的接口...
Agent系统概述 规划Planning 记忆Memory 工具使用 Tool use 设计模式 多Agent系统 应用 挑战 推荐阅读 写在最后 参考 好久没写知乎内容了,在从事图形学工作之余,利用碎片时间看了一些LLM、Agent相关的内容,写点东西来记录记录,写的不对之处还请批评指教。本文以Lilian Weng关于Agent的博客文章展开,也会集思广益(参考...
基于大语言模型的智能体(LLM-based Agent)受到了广泛关注,并越来越受欢迎。此外,规划能力是 LLM-based Agent 的重要组成部分,它涉及与环境的交互和执行行动以完成规划任务,这通常需要从初始状态实现预期目标。 本文研究通过 Instruction Tuning(即 Agent Training)来提高 LLM-based Agent 的规划能力。 最近关于 Agent ...
除了基本的文本输入外,感知模块也能添加图像编码器,在编码器与大语言模型之间增添中间层的方式将LLM-Based Agent的感知域扩展到视觉输入层面;听觉输入方面,智能体可以以级联方式调用现有工具集或模型库来处理音频信息,将感知空间从纯文字领域扩展到包括文字、听觉和视觉模式在内的多模态领域。 2)大语言模型自身具备强大...
LLM-based agent多种多样,单个LLM的,多个LLM合作的;模拟游戏公司、模拟软件开发公司的...但要成为agent,还是需要满足一定的结构的(当然也不一定全满足,也就是存在灰色地带) 目前主流看法是分为应用框架和概念框架。 应用框架:LLM-based agent由以下部分构成:LLM+记忆+规划+工具使用。
该工作主要梳理了LLM-based Agent 中的规划(planning)能力。 Paper:Understanding the planning of LLM agents: A survey ArXiv:https://arxiv.org/abs/2402.02716 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) ...
•Agent架构:当前Agent仍处于发展的初级阶段,从应用场景来看,从智能客服->智能创意->推荐系统->自动驾驶->智能机器人到一个复杂的城市智能规划系统,所需要感知与交互的环境因素越来越复杂、所要决策的事项也越来越困难,所面对的风险程度和安全级别也差异很大,所以目前没有一种通用的Agent适合在所有场景使用,每种应用...
日前,在51CTO主办的WOT全球技术创新大会上,快手高级技术专家欧迪佐带来了主题演讲《LLM-based Agent在B端商业化的技术探索与实践》,围绕着B端商业化的业务场景,详细介绍了构建Agent技术平台的实践经验与深入思考,为观众呈现了全新的视角。 嘉宾| 欧迪佐 编辑| 李美涵 ...
Planning模块负责Agent未来动作的规划。 Action模块负责将Agent的决策转化为具体的输出\行为。 Profile模块 智能体通常通过承担特定角色来执行任务,例如程序员、教师和领域专家。Profile(不知道翻啥合适,后面没翻)模块旨在指示智能体的角色配置,这些配置通常写入提示中以影响大语言模型的行为。智能体Profile通常包括基本信息(...
LLM-based Agent 核心架构 一、画像模块(Persona Module) 画像模块是定义Agent的“个性”和“身份”的部分,它决定了Agent如何与用户交流和互动。 人口统计信息:包括用户的基本信息,如年龄、性别、教育背景等,这有助于Agent适应不同用户群体。 个性信息:涉及用户的性格特征,如乐观、悲观、幽默等,Agent可以根据这些特征...