AgentTuning

提升大语言模型的多任务代理能力

AgentTuning LLM AI代理机器学习自然语言处理 Github 开源项目

AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。

Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法

Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目

Agent-FLAN通过重新设计训练数据，使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色，并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化，显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。

AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能

GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目

α-UMi是一个创新的多模型协作系统，将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计，该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现，甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。

AgentLLM - 用LLM打造自主代理，浏览器端高效运行

AgentLLMChatGPTGithubWebGPUWizardLM开源项目浏览器原生LLM

AgentLLM展示了使用开源大型语言模型（LLM）在浏览器上运行自主代理的潜力，可有效处理复杂的目标导向任务。通过利用WebGPU，项目显著提升了性能，并在无工具简化版的AgentGPT环境中实现。该平台适合于希望快速验证LLM能力的用户，界面友好且功能丰富。

AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力

AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考

AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理，并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。

agentchain - 使用大型语言模型（LLM）来规划和编排多个代理，或使用大型模型（LM）来完成复杂的任务。

AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目

AgentChain采用先进的的大型语言模型，提供基于自然语言输入的规划与决策能力，支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务，适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作，并可定制以满足各类项目需求，从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外，AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。

AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

awesome-llm-powered-agent - 提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源

GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器

Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料，实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务，以及模拟人际交互，进而推动智能代理与人类互动的全面发展。

LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU

GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理

GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理

XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理，旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段，团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点，通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作，实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。

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