ReAct框架聚合了Action与Reasoning,如下图,让LLM可以通过思考与行动(查询)对环境做出反馈 Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning Reflex框架引入了Reward,让Environment对当前行动给出一个具体的Reward。Agent会计算一个启发函数h,决定是否重启env,开启新实验(当前决策路径无效、冗余等)。 Reflection...
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...
1. Agent相关的研究已超过200篇(2023-10-01),博主参考MetaAI的综述性论文Augmented Language Models: a Survey,从planning、tools、memory、multiagents、benchmark等维度各选了几篇代表性论文,共27篇。主要想法是,对Agent研究形成一个全局性的认识,又能了解到每个细分方向主要在关注什么问题。 2. Agent及相关方向综...
Learning-based Method. In this method, a few agents are initially defined in broad terms. When specific scenarios arise, these pre-defined agents execute sub-tasks while new agents are subsequently generated to handle brand-new tasks, thereby adapting to new circumstances. Typically, the creation ...
The Architecture of LLM-MA Systems from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenge 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 ...
The Architecture of LLM-MA Systems from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenge 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 ...
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(Task Decomposition)
AI agents综述,包含agents的构建,应用和评估策略(多个评估基准,agent bench也在内) - HangXue-lab/LLM-Agent-Survey
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) 现实世界中的任务通常是复杂和多步骤的,直接通过单步规划过程来解决复杂任务是一项巨大挑战。任务分解...
From LLMs to LLM-based Agents for Software Engineering: A Survey of Current, Challenges and FutureO网页链接随着大型语言模型(LLM)的兴起,研究人员越来越探索其在各种垂直领域中的应用,如软件工程。LLM在代码生成和漏洞检测等领域取得了显著成功。然而,它也存在许多局限性和不足之处。LLM基础的智能体是一种具...