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实践驱动的智能Agent开发教程

这是一份由Datawhale团队编写的Agent开发教程,重点通过实践引导学习。教程介绍了ModelScope Agent的使用方法,探讨了Agent的创作思路和应用前景。内容涵盖Agent原理、环境配置和日程规划小助手实践,适合有意学习和开发Agent应用的读者。

rci-agent - 智能代理利用语言模型解决计算机任务
GithubMiniWoB++RCI Agent开源项目自然语言计算机任务语言模型
RCI Agent是一个基于预训练语言模型的智能代理,专门用于执行MiniWoB++基准测试中的计算机任务。该项目采用RCI提示方案优化输出,在样本效率方面表现出色。相比其他模型,RCI Agent使用更少的样本即可达到仅次于CC-Net的性能。这一研究成果展示了大型语言模型在解决通用计算机任务中的潜力,为克服专家演示获取和奖励函数定义等挑战提供了新思路。
agentUniverse - 基于大语言模型的多代理框架,简化企业协作
GithubagentUniverse协作模式多智能体开源项目领域专业知识高效解决方案
agentUniverse是一款灵活且易扩展的多代理框架,通过专用组件解决多领域问题,帮助开发者和企业构建高级协作代理。其独特的PEER模式和DOE模式,有效分解复杂任务,提升了数据密集型和高计算精度任务的执行效果。agentUniverse支持快速部署和代理构建,并已在多种行业中验证,未来将持续扩展新模式,增强领域知识集成与专业化定制。
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。
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。
Agentz - 多渠道AI助手实现全天候客户服务
AI助手AI工具ChatGPT多渠道通信客户服务小型企业
Agentz是一款多渠道ChatGPT驱动的AI助手,专为小型企业设计。通过语音、短信、网站、社交媒体等多种渠道,全天候服务客户并捕获潜在商机。系统能自动回答问题、处理未接来电、安排预约,并支持自定义对话流程。适用于100多个行业,Agentz有效提升客户响应速度和转化率,是一款强大高效的AI客户服务解决方案。
Qwen-Agent - 基于千问大模型的应用开发框架 支持工具调用和长文本处理
GithubLLM应用Qwen-Agent代理框架工具使用开源项目自定义助手
Qwen-Agent是基于通义千问大语言模型的应用开发框架。该框架提供指令跟随、工具使用、规划和记忆等功能,包含浏览器助手和代码解释器等示例应用。它支持自定义工具开发,提供原子级和高级组件,能处理超长文档问答,并在多个基准测试中表现出色。开发者可以利用Qwen-Agent创建智能助手,实现复杂的人工智能应用。
microagents - 动态生成和储存基于微服务的自我改进代理
AI自我改进GPT-4 TurboGithubMicroagentsPythonText-Embedding-Ada-002开源项目
Microagents是一个实验框架,通过动态生成基于微服务的自我改进代理来响应用户任务。这些代理经过验证后进行存储,能在多次对话中学习独立推测任务执行方法。此项目采用Python和OpenAI的GPT-4 Turbo构建,支持并行处理和预训练代理,提供命令行和Gradio为基础的两种用户界面,并通过SQLite进行持久化存储,增强了代理的记忆功能。目前已发布第一个版本v0.1.0,欢迎社区贡献。
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。
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。
modelscope-classroom - AI技术全流程学习平台
AIGCAI开发GithubLLM大模型ModelScope开源项目深度学习教程
ModelScope教室集合了魔搭社区的深度学习教程,提供从基础到高级的AI技术学习资源。涵盖LLM大模型、AIGC、量化技术等热门主题,以及训练、推理、部署和应用搭建的实践指导。平台每月更新多个教程,目前已涵盖30+个AI技术主题,包括人类偏好对齐训练、LISA微调等前沿技术解析,为开发者提供全面的AI学习环境。
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