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...
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可以根据这些特征调整其交流风格。 社交信息:包括用户的社交偏好和行为模式,...
•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...
从LLM到基于LLM的Agent系统 医疗和保健领域的机会 医学和医疗保健面临的挑战 潜力和未来展望 paper: nature.com/articles/s42 基于大型语言模型的智能体系统可以处理输入信息、进行规划和决策、回忆和反思、交互和协作、利用各种工具并采取行动。这在医学和医疗保健领域开辟了丰富的机会,从临床工作流程自动化到多智能体辅...
Agent Datawhale Dubai终于有硬币改名了 视频简介: 在当今的 AI 时代,自主智能体被认为是通向通用人工智能(AGI)的一条有前途的道路。所以针对大家感兴趣的话题,我们开展了《LLM-Based Agent 应用》交流。 在LLM语境下,Agent可以理解为某种能自主理解、规划决策、执行复杂任务的智能体。Agent并非ChatGPT升级版,它不仅...
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。 本文将摘选其中精彩内容,统一整理,希望为诸君带来启发。 本文将从以下三个部分展...
强化学习算法与深度学习结合催生出的RL-Based Agent已展现出强大能力,且由于模型应用场景的固定化导致其实现多智能体的互动非常方便,例如擅长下围棋的智能体之间进行对弈等。相比之下,LLM-Based Agent之间基于文本进行交流则更容易出现信息的丢失,这天生限制了它们从多轮反馈中学习以提高性能的潜力。不过伴随参数量的上升...
最近,由于大型语言模型(LLMs)的进步,基于 LLM 的人工智能智能体(Agent)受到了广泛关注。一般来说,基于 LLM 的智能体(Agent)指的是利用 LLM 来感知环境、做出决策和执行行动,以替代或帮助人们完成某些特定任务。 此外,规划通常被视为基于 LLM 的智能体(Agent)最重要的应用之一,例如机器人规划、旅行规划等。在本...
作者们从 AI Agent 的历史出发,全面梳理了基于大型语言模型的智能代理现状,包括:LLM-based Agent 的背景、构成、应用场景、以及备受关注的代理社会。同时,作者们探讨了 Agent 相关的前瞻开放问题,对于相关领域的未来发展趋势具有重要价值。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2309.07864.pdf...
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。