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AutoAct

自主规划驱动的智能体学习框架

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。

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。
KnowAgent - 知识增强LLM智能体规划框架
AI智能体GithubKnowAgent开源项目知识增强自学习规划路径生成
KnowAgent是一个知识增强的大语言模型(LLM)智能体规划框架。该框架通过构建行动知识库、知识文本化和知识化自学习,提升了LLM智能体的规划能力。KnowAgent支持HotpotQA和ALFWorld等复杂任务,并提供了安装指南和使用说明。这一框架不仅增强了LLM智能体在复杂场景中的应用潜力,也为相关研究领域带来了新的思路。
AutoDroid - 基于大型语言模型的智能手机任务自动化系统
AI自动化Android测试AutoDroidGithub任务自动化开源项目智能手机
AutoDroid是一个结合大型语言模型和DroidBot框架的智能手机任务自动化系统。该项目能够理解并执行复杂的手机操作,并提供DroidTask数据集作为研究资源。尽管在任务完成判断和性能稳定性方面存在一些限制,AutoDroid仍代表了智能手机自动化领域的重要进展。
agents - 符号学习驱动自我进化的语言智能体
Agents 2.0Github多代理系统开源项目符号学习自我进化语言损失
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。
AppAgent - 智能代理框架简化智能手机应用操作
AppAgentGPT-4VGithub多模态开源项目探索学习智能手机应用
AppAgent是一种基于LLM的多模态智能代理框架,模仿人类点击和滑动操作来运行智能手机应用。框架通过自主探索或观察人类演示学习新操作,生成知识库以执行复杂任务。无需系统后端访问,适用性广泛。提供详细配置步骤、评估基准和使用案例,支持GPT-4V和通义千问-VL等多种模型。
Best-AI-Agents - 顶尖AI代理实现创新自动化和智能任务执行
AI代理Github开源开源项目无代码平台智能助手自动化
Best-AI-Agents项目展示一系列先进的人工智能技术,展现出先进的自动化代理带来的智能解决方案。项目涉及广泛的商业和教育领域应用,包括代码生成、研究创新和模型部署等多种功能。其中涵盖的AI代理如AutoGPT、AgentGPT和Cognosys,展示出各自在机器学习领域的独特应用和功能。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台,涵盖从无模型到基于模型,从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷,支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等,解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题,广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
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。
DriveMLM - 融合大语言模型的自动驾驶行为规划框架
DriveMLMGithub多模态大语言模型开源项目自动驾驶行为规划
DriveMLM是一个创新的自动驾驶框架,融合了大语言模型技术。该框架通过标准化决策状态、采用多模态大语言模型进行行为规划,并设计数据引擎收集训练数据,实现了在真实模拟环境中的闭环自动驾驶。在CARLA Town05 Long测试中,DriveMLM获得76.1分的驾驶得分,比Apollo基准高出4.7分。这一成果为大语言模型在自动驾驶领域的应用提供了新的研究方向。
Auto-GPT-ZH - GPT-4驱动的自主AI实验探索
Auto-GPTGPT-4Github人工智能实验应用开源项目自主AI
Auto-GPT-ZH是一个基于GPT-4的开源实验项目,展示了AI的自主功能。该系统能自动执行网页开发、商业调查等复杂任务,无需人工干预。项目为AI研究提供实践平台,同时提醒使用者注意其局限性和潜在风险,建议谨慎使用API并遵守相关规定。
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