“ TL; DR 这篇文章是我学习和工作实践过程中的总结,开源出来是便于和同行交流,也希望提升大家对Agent的认知,而不是浮于其他文章表面。本文从什么是Agent、为什么是LLM-based Agent、如何构建Agent三个问题展开,介绍Prompt engineering, ReAct, LangChain, Agent架构, Agent未解之谜。本文适合初学者&从业者,末尾有推...
智能代理Agent是以智能方式行事的代理;它感知环境,自主采取行动以实现目标,并可以通过学习或获取知识来提高其性能。 本篇主要针对LLM-based Agent,即Agent基于大语言模型进行思考规划,获取信息,并从大模型与外界学习知识并自学习与利用。 多智能体Multi-Agent则是可以通过多个Agent进行协作配合完成更复杂的工作。 特点: ...
作者| 李皓辰 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: • 任务分解(Tas...
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。 LLM不需要说,不然就没有“LLM...
专题解读LLM-based Agent 未必是通向 AGI 的终极路径? 日期:10月8日 事件:前MetaOculusCTO卡马克和「强化学习之父」萨顿宣布联手创业,计划不依赖大模型,通过实时在线学习的方式实现通用人工智能(AGI)。 阿尔伯塔计划做AGI的核心思路是什么? 1、卡马克和萨顿将通往AGI的计划命名为阿尔伯塔计划,计划创建与一个复杂得多...
LLM-based Agent 是否是通向 AGI 的合适道路?[18] 1、目前,大型语言模型是最为热门的AGI研究方向,但其是否是实现 AGI 的潜在路径仍然是一个备受争议和有争议的话题。 ① 有研究者认为,以 GPT-4 为代表的大模型已经在足够的语料上进行了训练,在此基础上构建的代理有潜力成为打开 AGI 之门的钥匙。
要事解读 ①苹果的 LLM-based-Agent 要如何掀起具身智能风暴? 时间:10 月 26 日 事件:苹果的研究者近期提出了一项「大型语言模型强化学习策略(LLaRP)」,可融合在线强化学习将 LLMs 应用于复杂多变的具身智能任务,其任务成功率为已有基线或零试(zero-shot)应用的 1.7 倍。
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 ...
要事解读 ①LLM-based Agent 未必是通向 AGI 的终极路径? 日期:10 月 8 日 事件:前 Meta Oculus CTO 卡马克和「强化学习之父」萨顿宣布联手创业,计划不依赖大模型,通过实时在线学习的方式实现通用人工智能(AGI)。 阿尔伯塔计划做 AGI 的核心思路是什么?
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 解释 文章中,作者将planning能力进一步细分为了五个维度: • 任务分解(Task Decomposition) ...