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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。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
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。
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。
AutoAct - 自主规划驱动的智能体学习框架
AutoActGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
AutoAct是一个创新的智能体学习框架,无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹,并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示,AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。
generativeAgent_LLM - 交互式人类行为模拟框架
AI模拟Generative AgentsGithubLangchain人工智能开源项目本地LLM
generativeAgent_LLM是一个基于Guidance、Langchain和本地LLM的生成式智能体框架。该项目支持记忆检索、反思、规划和对话生成等功能,能够模拟人类行为并实现交互。它在Langchain基础上进行了改进和扩展,添加了更多特性,更贴近原始论文的设计。除了支持本地LLM,项目还提供代理总结和采访等功能。同时包含详细使用说明和示例代码,便于快速上手和定制开发。
Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力
AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型
该项目提出创新的多智能体辩论框架,激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程,有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示,此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力,为人工智能领域开辟新研究方向。
ProAgent - 将人工智能引入流程自动化的创新方案
GithubProAgent人工智能大语言模型工作流开源项目自动化
ProAgent项目引入了代理流程自动化(APA)概念,将大型语言模型应用于工作流程的构建和执行。该系统能够理解人类指令,自主设计工作流程,并通过协调多个专门代理来处理复杂任务。相比传统的机器人流程自动化(RPA),ProAgent在处理需要人类智能的任务方面展现出显著优势。这一创新方法不仅提高了自动化水平,还为未来智能化流程管理开辟了新的研究方向。
KwaiAgents - 开源智能代理研究与模型
GithubKAgentBenchKAgentInstructKAgentLMsKAgentSys-LiteKwaiAgents开源项目
KwaiAgents是由Kuaishou Technology旗下的KwaiKEG开放源代码的智能代理相关工作系列。该项目包括轻量化智能系统KAgentSys-Lite和KAgentLMs系列代理性能语言模型。KAgentInstruct为围绕代理任务的大规模微调数据集,提供超过20万条指导性微调数据;而KAgentBench则提供超过3000条人工编纂的自动化评估数据,支持策划、工具使用、反思、结论和分析等多维评估。这些开源人工智能解决方案,尤其语言模型性能的优化,确保了与其他智能代理模型的比较优势。
OmAgent - 多模态智能代理系统实现复杂视频理解
GithubOmAgent人工智能多模态智能代理大语言模型开源项目视频理解
OmAgent是一个多模态智能代理系统,结合多模态大语言模型和算法来完成复杂任务。系统包含轻量级智能代理框架omagent_core和三个核心组件:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool。OmAgent突破视频长度限制,实现长视频理解、任务分解和信息检索。这一开源项目为研究和开发多模态应用提供了有力工具。
micro-agent - 专门设计用于自动编写Python代码的微型自主代理工具
AGIGithubLLMsMicro AgentOpenAI GPT-4开源项目自动化软件工程
Micro Agent是一个基于OpenAI GPT-4的微型自主代理工具,专门设计用于自动编写Python代码,达成用户指定的目的。该项目简化了编写和测试代码的过程,通过其内置的状态机制进行自动化处理。它无疑是AI研究领域的重要工具,代表着迈向通用人工智能的一步。此外,它为AI开发者和研究人员提供了一个探索和实验自主代理开发的有效平台。
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