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: - 自主AI代理是根据给定的目标进行训练工作的 - 拥有LLM(大语言模型)之外的规划、内存、工具使用、反思能力 - 具...
LLM-based agent:将LLMs作为Agent的大脑和控制器,利用思维链和问题分解技术,能够实现综合上述agent优点的能力,包括推理和规划,任务切换,自然语言理解 2 Why: 为什么是Agent? 2023年4月AutoGPT出圈,AutoGPT是一个开源的AI Agent实践,可根据终极目标制定多个子目标来套娃式解决复杂任务,还融合了ReAct的推理和行动循环,...
• LLM+P:通过结合基于PDDL的符号规划器,使用LLM将问题组织成PDDL语言格式,并利用Fast Downward solver进行规划。 • LLM-DP:特别为动态交互环境设计,将环境反馈信息形式化为PDDL语言,并使用BFS solver生成规划。 • LLM+PDDL:在LLM生成的PDDL模...
① 如果将 NLP 到 AGI 的发展路线分为五级:语料库、互联网、感知、具身和社会属性,那么目前的大型语言模型已经来到了第二级,具有互联网规模的文本输入和输出。 ② 在这个基础上,如果赋予 LLM-based Agents 感知空间和行动空间,它们将达到第三、第四级。进一步地,多个代理通过互动、合作解决更复杂的任务,或者反映...
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。
在大模型语境下,也可以翻译成智能体,但一般就是不翻译,直接叫agent。 2.LLM-based agent 大模型(LLM)做agent实际上并不是很难的事情,在ChatGPT火了没多久,Meta就发论文说大模型是可以“使用工具”的,也就是调用API。API主要是在虚拟世界中,我们也可以用于现实中,例如用ChatGPT控制机器人。
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...
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。
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...
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: 1. 引言 (Introduction) 2. 任务分解 (Task Decomposition) ...