The Agent Communication Structure from Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges 通信内容 Communication Content:在LLM-MA系统中,通信内容通常以文本形式出现。具体内容因特定应用而异。例如,在软件开发中,Agent可能会就代码段相互交流。在类似“狼人杀”游戏的模拟中,Agent可能会...
一、smolagent 1.1 框架总览 1.2 Agent 1.3 Tools 1.4 Model 1.5 Memory 二、agentscope 三、moodelscope-agent 前言 本文主要记录自己开发LLM-based Agent的所学所想,首先以自己的理解概述了下Agent,然后通过总结自己学习与使用过的Agent框架,分析各个核心模块构建思路,形成对开发LLM-based Agent(以下简称Agent)自己...
Orchestrator-workers:中心大型语言模型(LLM)动态分解任务,将它们委托给工作LLM,从结构上看,其实和Routing、Parallelization非常相似,Orchestrator-workers可看作是 Parallelization 的进阶版,其可以动态编排任务,而不是预定义,个人更认为 Routing、Parallelization 是 Orchestrator-workers 的特殊情况; Evaluator-optimizer:在该模...
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...
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。
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)
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。
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...
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...
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...