OpenAI 的联合创始人 Andrej Karpathy 在近期的一次公开活动上提到“相比模型训练方法,OpenAI 内部目前更关注 Agent 领域的变化,每当有新的 AI Agents 论文出来的时候,内部都会很兴奋并且认真地讨论”,而在更早之前,Andrej 还评价AutoGPT是 Prompt Engineering 下一阶段的探索方向。 Lilian Weng 的这篇 Blog 可以说...
ProAgent 使用 ReACT 模式逐步构建工作流，其共包含四个工作流构建步骤：Action_Define：决定在工作流中添加什么工具。Action Implement：将工具的输入 / 输出参数转化为 JSON 结构，同时将工具的调用封装为 Python 函数。Workflow Implement：定义一个 mainWorkflow 函数，用以组织整个 workflow 的逻辑控制与数据处理。
System2 Research：我觉得要看Agent能做哪些事情，打开一个软件买菜，这就是一个action；打个电话，这也是一个action，所以从技术和整个社会最高效的运行来讲，的确是Agent能代替所有的东西。如果，再能实现作为个人助理管理所有Agent的目标，那人类可能离解放也就不远了。（图：腾讯论文中对AppAgent的构想，让 AI ...
指令可以是包括一系列“问题-思考步骤-行动步骤-示例”的结构化提示词,在ReAct(协同推理和行动)技术支持下,基础模型可以通过推理和决策找出相应的解决方案。 接下来的重头戏便是Add Action Group(添加动作组)。 Agent要完成的具体任务,以及能使用的工具如企业系统API、Lambda函数等都是在这里设置。 官方演示中是一个...
LATS,全称是Language Agent Tree Search,说的更直白一些,LATS = Tree search + ReAct + Plan&Execute+ Reflexion。 ReAct、Plan&Execute、Reflexion的原理在前文都做了介绍,这里不再赘述,详细介绍下Tree Search。 Tree Search是一种树搜索算法,LATS 使用蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法,通过平衡探索和利用,找到最优决策路径...
ReAct、思维树等工作是姚顺雨早期在Agent之路上的成功探索。而正和许多加入OpenAI的年轻研究者一样,姚顺雨有着属于自己的终极理想,即打造世界上最强的Agent。「OpenAI一直有这样的文化,任何人都可以去发现一个非常重要的breakthrough,并改变历...
Reflexion 具有标准的强化学习(Reinforcement Learning,RL)设置,其中奖励模型提供简单的二进制奖励,而行动空间则沿用 ReAct 中的设置,即在特定任务的行动空间中加入语言,以实现复杂的推理步骤。每次行动后,AI Agent会计算一个启发式的值,然后根据自我反思的结果决定重置环境以开始新的试验。
Function Call & ReACT,Agent应用落地的加速器 ReACT 在LangChain中create_structured_chat_agent使用的是ReACT方法,即Thought,Action,Observation三个步骤。不需要模型专门用Function Call微调过。使用prompt来使模型生成tool所需要的参数,返回的json参数格式可以自己定义,然后在Action中解析模型生成的tool中的参数,传入tool...
2. ControlAgent:对于难以用规则表示的逻辑控制规则,工作流构建时使用自然语言对控制逻辑进行描述,然后在运行时会初始化一个 ControlAgent,其会基于该自然语言描述自主选择工作流后续需要执行的分支。 ProAgent 使用 ReACT 模式逐步构建工作流,其共包含四个工作流构建步骤: Action_Define:决定在工作流中添加什么工具。
ProAgent 使用 ReACT 模式逐步构建工作流,其共包含四个工作流构建步骤: 1. Action_Define:决定在工作流中添加什么工具。 2. Action Implement:将工具的输入 / 输出参数转化为 JSON 结构,同时将工具的调用封装为 Python 函数。 3. Workflow Implement:定义一个 mainWorkflow 函数,用以组织整个 workflow 的逻辑控制...