agent
- agent
- 核心特征
- 交互方式
- agent介绍
- Generative Agents
- AutoGPT
- HuggingGPT
- MetaGPT
- Voyager
- Character-LLM
- ChatDB
agent
简介: agent即智能体概念,即人工智能在使用中,前期人为决策核心的嵌入模型,中期,通过与人工智能交互协作完成工作,以及智能体阶段,即模型独立决策和执行相关任务。
核心特征
- 专有场景
- 保留记忆
- 任务规划
- 使用工具
交互方式
- agent之间交互
- 与人交互
- 与环境交互
agent介绍
Generative Agents
简介: Agents模仿人类社群
项目地址: https://github.com/joonspk-research/generative_agents
示意图:
释义: 图中每一个NPC人物是一个agent,有其任务和动作,在环境的信息,如下雨,遇见其他NPC时,会有对应的提示词产生,使得形成提示词,引起agent交互和执行动作。
AutoGPT
简介: 帮你在线完成任务
项目地址: https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
释义: 给定一个任务,agent能够根据任务很好的拆解步骤,调用对应的外部工具,比如api接口,完成工作。
案例如下:
HuggingGPT
简介: 由agent根据任务决定去HuggingFace上用哪个模型
项目地址: https://github.com/microsoft/JARVIS
释义: hugging face上有各类模型,这个agent通过接收一个任务,拆解任务步骤,判断需要执行的内容,找到对应的模型,完成工作。比如:从图片中提取ner任务,先通过ocr模型,再通过NLP模型,完成对文本的实体提取。
MetaGPT
简介: 多agent协作代码开发
项目地址: https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main
释义: 通过多个agent,分别代理老板、产品经理、架构师、项目经理、工程师、测试人员的身份,相互协作,完成一个软件产品的开发工作。
Voyager
简介: 用agent学习玩Minecraft游戏
项目地址: https://github.com/MineDojo/Voyager/tree/main
释义: 即大模型根据游戏接口返回的反馈,实时的对NPC动作进行规划执行,完成任务,提供自由度和游戏有趣性、可玩性。
Character-LLM
简介: agent做角色扮演
项目地址: https://github.com/choosewhatulike/trainable-agents/
释义: 通过某人物,比如历史任务的文章著作、音频信息等,通过模型训练,使得模型说话方式和目标任务极其一致;在明星粉丝、诈骗等领域会用到。
ChatDB
简介: Agent与数据库交互
项目地址: https://github.com/huchenxucs/ChatDB
释义: 即在操作数据库时,让模型理解输入的自然语言,转化为对数据库的查询SQL,降低了数据库操作的成本,和易用性。