evaluator: having access to the simulator's outcome, evaluate whether the agent fulfills the user instruction and safety requirement in the end QuickStart install environment conda create --name safe python=3.9
.github/workflows [CI] auto pushlish2pypi (InternLM#21) Aug 22, 2023 docs Replicate messages before agent hooks (InternLM#265) Oct 29, 2024 examples Update dependencies (InternLM#268) Nov 6, 2024 lagent Update dependencies (InternLM#268) Nov 6, 2024 requirements Update dependencies (Intern...
7.2 GitHub “ 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...
https://news.agpt.co/https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT1 简介 开发了一个自研的 AutoGPT Agent 开发了一个 Agent 框架 支持开发者创建(Forge)自己的 Agent,需要自行完善包括 planning、action 在内的 agent 逻辑。提供教程,本文大部分内容基于该教程进行介绍 支… ...
编程AI的评测从“刷算法题”转向解决真实GitHub问题：Agent能否替代科学家？评测覆盖科研全流程：对话机器人：如何让客服agent不翻车 对话AI需同时满足用户需求和公司政策：GAIA基准：466道人类设计的现实问题，涵盖推理、多模态理解、网页导航等。虚拟职场测试：主流框架（如LangSmith、GoogleVertexAI）提供三大功能：最后，...
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。
LLM-based Agent 论文列表:https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List 团队成员还将为每篇相关论文添加「一句话概括」,欢迎 Star 仓库。 研究背景 长期以来,研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)。早在 1950 年代,Alan Turing 就将「智能」的...
A unified framework for the architecture design of LLM-based autonomous agent from A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents Agent系统概述 规划是大语言模型(LLMs)解决复杂问题的关键能力,它涉及创建一系列动作来实现特定目标。自主智能体,作为 LLMs 的一个重要应用,是实现通用人工智能(AGI)的...
user prompt handling, tool usage, and memory retrieval, with the highest average attack success rate of 84.30\%, but limited effectiveness shown in current defenses, unveiling important works to be done in terms of agent security for the community. Our code can be found at https://github.com...
LLM-based Multi-Agent System 2 1.背景介绍 2.核心概念与联系 2.1 语言模型(LLM) 2.2 多智能体系统(MAS) 2.3 LLM与MAS的结合 3.核心算法原理具体操作步骤 3.1 LLM的训练与优化 3.2 MAS的设计与实现 3.3 LLM与MAS的集成 4.数学模型和公式详细讲解举例说明 ...