智能体/知识库 今日: 0|主題: 389|排名: 18 

这一章我们介绍能自主浏览操作网页的WebAgent们和相关的评估数据集，包含初级任务MiniWoB++，高级任务MIND2WEB，可交互任务WEBARENA，多模态WebVoyager，多轮对话WebLINX，和复杂任务AutoWebGLM。 MiniWoB++数据集 Reinforcement Learning on Web Interfaces using Workflow-Guided Exploration https://miniwob.farama.o ...

前言 最近在看一本书《在线》，将所有数据都需要在线，才有生命力，那么我们的知识库也是。我们现在就可以用先进的大预言模型搭建属于自己的在线 AI 知识库，他就是 ChatGLM 智谱清言智能体。 它可以将自己的知识库与 ChatGLM 结合，成为某一方面的专业知识问答系统。当然，市面上有很多类似解决方案，但是智谱清言是我试过 ...

引言 在人工智能领域，构建一个能够理解并响应用户需求的智能助手是一项挑战性的任务。PhiData作为一个开源框架，为开发者提供了构建具有长期记忆、丰富知识和强大工具的AI助手的可能性。本文将介绍PhiData的核心优势、应用示例以及如何使用PhiData来构建自己的AI助手。 PhiData的设计理念如下，一个Assistant是以LLM为核心 ...

介绍 我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作的公开复现启动的，Gato 提出训练一种能够执行视觉与语言以及决策任务的 Transformer。于是我们首先构建了 Gato 数据集的开放版本。随后，我们在此基础上训练了多 ...

​ LinkAI 作为企业级一站式AI Agent 智能体搭建与接入平台，不仅为用户和客户提供能够快速搭建具备行业知识和个性化设定的 AI 智能体的能力；还基于企业级场景提供丰富的应用接入能力，让智能体不再是“玩具”，而是真正能够落地应用提升生产力的“工具”。 ​ 现在，你可以使用LinkAI创建专属智能体，并将它连接到微信、 ...

  ReAct论文解读：LLM ReAct范式，在大语言模型中结合推理和动作 最近在研究如何让GPT正确做动作，比如搜索内容，发现了《SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》这篇论文。作者提出了ReAct范式，通过将推理和动作相结合来克服LLM胡言乱语的问题，同时提高了结果的可解释性和可信赖度。 作者对人类的 ...

        在这个信息爆炸的时代，我们如何快速准确地从汪洋大海的数据中抽取真正有价值的知识呢？AntSK，一个基于.NET开发的人工智能知识库和智能体项目，似乎给出了一个新颖的答案。今天，就让我们一起深入了解AntSK项目，探索它如何帮助我们更高效地处理信息和知识。   项目进展   &nb ...

AI Agent（人工智能代理）是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。AI Agent可以称为“智能体”，也可以理解为“智能业务助理”，指在大模型技术驱动下，让人们以自然语言为交互方式高自动化地执行和处理专业或繁复的工作任务，从而极大程度释放人员精力。 灵境矩阵是百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent ...

多智能体理论 智能体的基本特性 woofdridge和J七nnLings在总结了前人在agent领域的一些工作后认为‚Agent的基本特性包括: (l)自治性:Agent运行时不直接由人或者其他东西控制‚它对它们自己的行为和内部状态有一定的控制权。 (2)社会性:Agent能够通过某种Agent通信语言与其他agent进行信息交换。 (3)反应性:即对环境的感知和 ...

Environment 环境中通常具有一定的规则，而agent必须按照规则进行活动，MetaGPT提供了一个标准的环境组件Environment，来管理agent的活动与信息交流。 MetaGPT 源码中是这样介绍 Environment 的： 环境，承载一批角色，角色可以向环境发布消息，可以被其他角色观察到 Environment 的基本组成： class Environment(BaseMod ...

概要 开源大型语言模型 (LLMs) 现已达到一种性能水平，使它们适合作为推动智能体工作流的推理引擎: Mixtral 甚至在我们的基准测试中 超过了 GPT-3.5，并且通过微调，其性能可以轻易的得到进一步增强。 引言 针对 因果语言建模 训练的大型语言模型 (LLMs) 可以处理广泛的任务，但它们经常在逻辑、计算和搜索等基本任务上遇到 ...

太长不看版 开源 LLM 现已达到一定的性能水平，可堪作为智能体工作流的推理引擎。在我们的测试基准上，Mixtral 甚至已超越 GPT-3.5，而且我们还可以通过微调轻松地进一步提高其性能。 引言 经由因果语言建模任务训练出的大语言模型（LLM）可以处理很多任务，但在逻辑、计算及搜索等类型的任务上表现不尽人意。最糟糕的是 ...

Metagpt 爬虫智能体 需求 1.用ActionNode重写订阅智能体，实现自然语言爬取解析网站内容 2. 根据尝试实现思路1，即使用llm提取出需要的信息而不是写爬虫代码。 3. 目前，订阅智能体是通过RunSubscription运行的，即RunSubscription这个action，不仅创建了订阅智能体代码，并启动了SubscriptionRunner，这会让我们的RunSubsc ...

订阅智能体 基本介绍 # 什么是订阅智能体 MetaGPT提供了Agent的开发能力，Agent可以协助我们解决日常的一些问题，其中一个应用场景就是我们可以让Agent为我们关注某些想关注的信息，当有我们关注的事件发生时，Agent获取信息并进行处理，然后通过一些如邮件、微信、discord等通知渠道将处理后的信息发送给我们，我们将这类A ...

问: 有没有这样的智能体软件,将游戏操作接口,游戏规则和目标告诉他,让他自己通过游戏规则来探索游戏规律,并最终实现目标 请问,有没有这样的软件 答: 目前存在一些智能体软件，它们可以根据给定的游戏规则和目标，通过自我学习和探索来掌握游戏规律并实现目标。这些软件通常使用机器学习和人工智能技术，如强化学习、深度学 ...

重新回来聊Agent，前四章的LLM Agent，不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互，更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界！分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。 多智能相比单一智能体可能有以下的应用场景 协同任务完成/创意生成： ...

小伙伴们快看过来！这是一款全新打造的 ⚔️ AI vs. AI ⚔️——深度强化学习多智能体竞赛系统。 这个工具托管在 Space 上，允许我们创建多智能体竞赛。它包含三个元素: 一个带匹配算法的 Space，使用后台任务运行模型战斗。 一个包含结果的 Dataset。 一个获取匹配历史结果和显示模型 LEO 的 Leaderboard。 然后，当用户 ...

《人工智能：现代方法》第一部分 智能体 2.1 智能体和环境 智能体（Agent）：具有自治性、社会性、反应性和预动性的基本特征的实体，也可被看作是相应的软件程序或者是一个实体（比如人、车辆、机器人等） 多智能体系统（Multi-Agent System）：多个相互作用的智能体，各个智能体之间通过相互通信、合作、竞争等方式，完 ...

UP目录 一、理论基础 二、核心程序 三、测试结果 一、理论基础 Flocking(有时也称为是warming或herding)，拥有4项简单的规则，把它们组合在一起时，为自治主体群给出一个类似于鸟群、鱼群的群体行为的逼真形式。多智能体集群运动控制技术，是未来大规模无人机集群搜索、大规模自主编队表演技术、超远距无人机集群中继通信 ...

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