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SwiftSage

采用人类双系统认知理论的复杂任务推理新架构

SwiftSage行为克隆GPT-4双重处理理论复杂任务Github开源项目

SwiftSage 是一种新的代理框架，基于双系统认知理论设计，用于复杂的互动推理任务。该框架结合了行为克隆和大语言模型提示功能，显著提高任务完成效率。其组成包括代表快速直觉思维的 Swift 模块和模拟深思熟虑过程的 Sage 模块，两者配合提升问题解决的效率和稳定性。在 ScienceWorld 基准的30项任务中，SwiftSage 显示出优于其他方法的性能，证明了其处理复杂任务的有效性。

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介绍相关项目
tree-of-thoughts - 提高AI推理能力的先进算法
AIAI推理GithubTree of Thoughts开源项目机器学习算法
Tree of Thoughts (ToT) 是一种强大且灵活的算法，通过即插即用版本，可显著提高模型推理能力达70%。用户可以连接自己的模型，体验高级智能。项目支持通过Python库安装和使用，并提供详细的使用指南和代码示例，包括如何与Hugging Face Transformers集成。该项目由Princeton University和Google DeepMind的研究人员开发，旨在推进AI推理能力的前沿进展。
genworlds - 事件驱动的多AI代理协作框架
AI代理框架GenWorldsGithubOpenAI事件驱动通信多代理系统开源项目
GenWorlds是一个事件驱动的多AI代理协作框架，为构建复杂AI系统提供了强大支持。该框架允许创建交互式环境，支持AI代理异步交互和执行任务。特点包括自定义环境、目标导向代理、共享对象和动态记忆管理。基于WebSocket通信，GenWorlds确保实时交互和良好扩展性。集成OpenAI GPT API、Langchain和Qdrant技术，为开发者提供了构建灵活AI应用的有力工具。
guidance - 灵活高效的语言模型编程框架
AI编程GithubGuidance代码生成多模态开源项目语言模型
Guidance是一个创新的语言模型编程框架,通过约束生成和控制流程来优化模型输出。它支持正则表达式、上下文无关文法等约束方式,并能灵活结合条件、循环等控制结构。Guidance可显著提升特定任务的输出质量,同时降低延迟和成本。该框架兼容多种后端,包括Transformers、llama.cpp和OpenAI等,具有广泛的适用性。
speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
babyagi - 基于AI的自主任务管理框架
BabyAGIGithubOpenAI人工智能任务管理向量数据库开源项目
BabyAGI是一个结合OpenAI和向量数据库的任务管理框架。该系统能自动创建、排序和执行任务，基于设定目标和历史结果生成新任务。支持OpenAI和Llama等多种语言模型，适合长期任务管理。BabyAGI以简洁和可扩展性著称，为AI自主代理研究提供了基础平台。
apm - 智能代理心智的潜在影响
APMGithub人工智能人机交互开源项目思维模拟智能代理
APM（Agent plus Mind）项目研究智能代理获得心智的可能性及其潜在影响。该项目探讨了智能代理具备思考能力后可能出现的变化，为人工智能领域提供了新的研究视角。APM旨在分析智能代理获得心智后的发展方向，为AI技术的未来发展提供参考。
aegis - 大型语言模型的自我强化防火墙
AegisGithub大语言模型安全保护对抗性攻击开源项目防火墙
Aegis是一款为大型语言模型设计的自我强化防火墙。该系统通过先进的分类模型和启发式算法，有效防范提示注入、信息泄露和有害语言等威胁。Aegis不断学习新的攻击特征，为模型的输入和输出提供全面保护。开发者可以通过Python API轻松集成Aegis，提高AI应用的安全性能。
autogen-agi - 增强型多智能体协作系统探索AGI特性
AGIAutoGenGithub人工智能多智能体系统开源项目自然语言处理
AutoGen-AGI项目旨在推动自主智能体向AGI特性靠拢。基于Microsoft的AutoGen框架，该项目引入了智能体议会决策、高级群聊动态、对话连续性等增强功能。集成了先进的RAG技术和领域发现功能，支持自定义智能体开发。项目展示了智能体团队处理复杂任务的能力，如编写和执行其他智能体团队。
reflexion-draft - Reflexion：自主代理的动态记忆与自我反思功能
GithubReActReflexion动态记忆开源项目自主代理自我反思
Reflexion项目实现了自主代理的动态记忆与自我反省功能。无需替代现有的决策导向方法，该项目提供了一种简单的重试技术，可以提高各类人工智能应用的性能。详细信息和源代码请访问其GitHub主页，或参考原始博客文章了解更多背景。
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。
相关项目
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