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KnowAgent

知识增强LLM智能体规划框架

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。

KnowAgent - 开源一站式日志采集与管理解决方案
Agent管理GithubKnowAgent可观测性开源项目数据完整性日志采集
KnowAgent是开源的一站式日志采集平台,集成高性能采集引擎和智能化管理平台。它支持应用级采集,提供全面可观测性和故障诊断。该平台易于集成流式计算,保证数据完整性,显著降低接入成本。KnowAgent的持续采集速度可达100MB/s,适合大规模Agent集群的高效运维。
AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力
AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考
AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理,并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。
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。
XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理
GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理
XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理,旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段,团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点,通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作,实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。
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。
KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架
GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强
该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能,包含ZhiXi、OneKE等知名模型,并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化,适用于信息提取和知识增强,简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得,整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块,提升知识推理与交互能力。
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。
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。
agentchain - 使用大型语言模型(LLM)来规划和编排多个代理,或使用大型模型(LM)来完成复杂的任务。
AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目
AgentChain采用先进的的大型语言模型,提供基于自然语言输入的规划与决策能力,支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务,适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作,并可定制以满足各类项目需求,从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外,AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。
lagent - 一个专为高效构建基于大型语言模型(LLM)的代理而设计的开源轻量级框架,
GithubLagent大语言模型开源开源项目智能代理流式输出
Lagent是一个开源轻量级框架,专为高效构建基于大型语言模型(LLM)的代理而设计。该框架提供流式输出接口,统一的接口设计及完备的API文档,支持多种模型和代理的快速开发。了解Lagent的核心功能和技术架构,助力开发效率。
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