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符号学习驱动自我进化的语言智能体

Agents 2.0通过符号学习框架,实现语言智能体的自我进化。该框架借鉴连接主义学习方法,采用语言损失、梯度和权重更新机制,实现智能体训练中的前向传递、损失评估和后向传播。适用于优化多智能体系统,增强了语言智能体的训练和评估能力,适合自然语言处理和自主智能体研究的开发者。

Agents 2.0符号学习自我进化多代理系统语言损失Github开源项目

Agents 2.0:自我进化的语言智能体

Agents 2.0是一个开创性的项目,它为训练语言智能体提供了一个系统性的框架。这个项目的核心理念是将语言智能体与神经网络进行类比,从而实现了一种名为"符号学习"的新型学习方法。

项目概览

Agents 2.0的设计灵感来源于训练神经网络的连接主义学习过程。项目团队巧妙地将语言智能体的执行流程比作神经网络的计算图,将流程中的节点比作神经网络的层,而节点中的提示词和工具则对应着神经网络层中的权重。通过这种类比,研究者们成功地将连接主义学习的核键组件——反向传播和基于梯度的权重更新——应用到了语言智能体的训练中。

工作原理

Agents 2.0的工作流程包含以下几个关键步骤:

  1. 前向传递:智能体执行任务,并记录每个节点的输入、输出、提示词和工具使用情况。
  2. 损失计算:使用基于提示的损失函数评估执行结果,得到"语言损失"。
  3. 反向传播:将语言损失从最后一个节点传播到第一个节点,生成每个节点内符号组件的文本分析和反思,这被称为"语言梯度"。
  4. 更新优化:根据语言梯度,使用精心设计的提示更新每个节点中的所有符号组件,以及由节点及其连接组成的计算图。

这种方法不仅适用于单个智能体,还可以优化多智能体系统,方法是将节点视为不同的智能体,或允许多个智能体在一个节点中采取行动。

项目特点

  1. 创新性:Agents 2.0首次将符号学习应用于语言智能体训练,开创了一种全新的方法。
  2. 灵活性:该框架支持单智能体和多智能体系统的优化。
  3. 自我进化:通过符号学习,智能体能够不断改进自身性能。
  4. 开源:项目在GitHub上开源,欢迎社区贡献。

安装使用

用户可以通过pip直接从GitHub安装Agents 2.0:

pip install git+https://github.com/aiwaves-cn/agents@master

对于希望进行本地开发的用户,可以克隆仓库并安装:

git clone -b master https://github.com/aiwaves-cn/agents
cd agents
pip install -e .

项目影响

Agents 2.0的出现为语言智能体的训练和优化提供了一种全新的范式。它不仅推动了人工智能研究的前沿,还为开发更加智能、适应性更强的语言模型和智能体系统提供了可能。随着项目的不断发展和完善,我们可以期待看到更多基于此框架的创新应用和研究成果。

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