Au cours des derniers mois, il y a eu une augmentation significative des travaux de recherche liés aux agents d’IA autonomes, en particulier dans le contexte des grands modèles de langage (LLM), qui ont changé la façon dont les gens interagissent avec Internet ou les réseaux – qu’il s’agisse d’envoyer des e-mails, de négocier, de fabriquer des produits, de s’approvisionner, d’exécuter des commandes, même de réserver des billets d’avion, ou même de mettre en place un LLM dans un avenir proche.
Le LLM s’appuie actuellement sur des conseils humains et manque de raisonnement autonome, tandis que les agents autonomes peuvent fonctionner de manière indépendante, prendre des décisions en temps réel et s’adapter à des scénarios changeants. L’une des applications intéressantes des agents autonomes est leur capacité à améliorer les performances du LLM. Ils collaborent dans des conversations multi-agents, ce qui permet au LLM de s’améliorer grâce à la rétroaction et à la communication raisonnée.
Microsoft a récemment proposé AutoGen, un framework permettant de créer des applications LLM à l’aide de plusieurs agents capables de communiquer entre eux. De même, Google DeepMind a récemment publié un article intitulé « How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind ? » Même les critiques de Shepherd : Language Model Generation de Meta parlent des mêmes agents d’IA autonomes qui augmentent et exécutent des tâches par eux-mêmes.
其他论文还包括 SELF : Language-Driven Self-Evolution for Large Language Model 和 SelfEvolve : A Code Evolution Framework via Large Language Models。
OpenAI se prépare également à lancer un produit similaire lors du DevDay le mois prochain, prétendument appelé JARVIS.
** Vous trouverez ci-dessous une liste des derniers agents d’IA autonomes :**
AutoGen
AutoGen de Microsoft, par exemple, tire parti de la LLM pour créer des agents polyvalents capables d’apprendre, de s’adapter et même de coder. Cette convergence des capacités, associée à des fonctionnalités telles que la mise en cache et l’intervention humaine, permet aux systèmes d’IA d’évoluer et de prospérer.
AutoGen simplifie la création d’applications LLM de nouvelle génération, en automatisant et en optimisant les flux de travail complexes. Cet agent d’IA prend en charge plusieurs modes de conversation, et les développeurs peuvent personnaliser les interactions des agents. Il fournit une variété de systèmes de travail pour différentes applications et peut remplacer les outils d’OpenAI pour améliorer les API d’inférence.
MusicAgent
Des chercheurs de Microsoft ont récemment lancé MusicAgent, un agent autonome pour la musique alimenté par LLM. Apparemment, cet agent d’IA peut aider les développeurs à analyser automatiquement les demandes des utilisateurs et à choisir le bon outil comme solution. Leur nouveau framework s’intègre directement à de nombreux outils liés à la musique provenant de diverses sources, notamment Hugging Face, GitHub, la recherche sur le Web, etc.
En outre, les chercheurs ont ajusté les flux de travail autonomes pour obtenir une meilleure compatibilité avec les tâches musicales, ce qui a permis aux utilisateurs d’élargir leur ensemble d’outils. Vous souhaitez intégrer plus de fonctionnalités liées à la musique dans MusicAgent.
MiniAGI
MiniAGI est un agent autonome simple qui fonctionne de manière transparente avec GPT-3.5-Turbo et GPT-4. Il utilise des invites puissantes ainsi qu’une boîte à outils minimale, une série de pensées et une mémoire à court terme avec des résumés. De plus, il a la capacité de monologue et d’autocritique.
Multi-GPT
Multi-GPT est un système multi-agent expérimental avec « expertGPT » pour l’accomplissement collaboratif de tâches. Chaque ExpertGPT possède une mémoire à court et à long terme distincte et la capacité de communiquer avec les autres. Les utilisateurs peuvent attribuer des tâches, et expertGPT travaillera ensemble pour accomplir les tâches.
Le système fournit un accès à Internet pour la collecte et la recherche d’informations. Il gère efficacement la mémoire à court terme et à long terme. Il utilise des instances GPT-4 pour la génération de texte, permet d’accéder à des sites Web et des plates-formes populaires et comprend un stockage de fichiers et des résumés à l’aide de GPT-3.5. Cela fait de Multi-GPT un outil polyvalent pour une variété de tâches et de besoins de gestion des données.
BeeBot
BeeBot est un assistant IA autonome conçu pour simplifier et automatiser une variété de tâches pratiques. Avec BeeBot, les utilisateurs peuvent faire l’expérience de la commodité de la sélection d’outils via AutoPack et avoir la flexibilité d’accéder à des outils supplémentaires au fur et à mesure de l’évolution de la tâche. De plus, la persistance intégrée permet à BeeBot de se souvenir et de se souvenir de l’information, ce qui en fait un assistant plus fiable.
Grâce à son API REST, qui suit une norme commune appelée e2b, il peut facilement fonctionner avec différents systèmes et services. BeeBot vous tient également informé en utilisant un serveur websocket pour partager les mises à jour en temps réel. Il fonctionne de différentes manières de stocker des fichiers, comme en mémoire, sur un ordinateur ou dans une base de données.
Baby AGI
Baby AGI est un script Python qui simplifie la gestion des tâches en utilisant les API OpenAI et Pinecone et le framework LangChain. Ce système piloté par l’IA excelle dans la création, l’organisation, la hiérarchisation et l’exécution de tâches en fonction d’objectifs prédéfinis, tous appris à partir de tâches passées.
Baby AGI exploite les capacités de traitement du langage naturel (NLP) d’OpenAI pour formuler de nouvelles tâches qui s’alignent sur les objectifs établis. Pinecone agit comme un référentiel pour stocker les résultats des tâches et récupérer le contexte, tandis que le framework LangChain gère les décisions.
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6 agents d’IA autonomes à connaître
Source de l’article : AI Ape
Au cours des derniers mois, il y a eu une augmentation significative des travaux de recherche liés aux agents d’IA autonomes, en particulier dans le contexte des grands modèles de langage (LLM), qui ont changé la façon dont les gens interagissent avec Internet ou les réseaux – qu’il s’agisse d’envoyer des e-mails, de négocier, de fabriquer des produits, de s’approvisionner, d’exécuter des commandes, même de réserver des billets d’avion, ou même de mettre en place un LLM dans un avenir proche.
Le LLM s’appuie actuellement sur des conseils humains et manque de raisonnement autonome, tandis que les agents autonomes peuvent fonctionner de manière indépendante, prendre des décisions en temps réel et s’adapter à des scénarios changeants. L’une des applications intéressantes des agents autonomes est leur capacité à améliorer les performances du LLM. Ils collaborent dans des conversations multi-agents, ce qui permet au LLM de s’améliorer grâce à la rétroaction et à la communication raisonnée.
Microsoft a récemment proposé AutoGen, un framework permettant de créer des applications LLM à l’aide de plusieurs agents capables de communiquer entre eux. De même, Google DeepMind a récemment publié un article intitulé « How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind ? » Même les critiques de Shepherd : Language Model Generation de Meta parlent des mêmes agents d’IA autonomes qui augmentent et exécutent des tâches par eux-mêmes.
其他论文还包括 SELF : Language-Driven Self-Evolution for Large Language Model 和 SelfEvolve : A Code Evolution Framework via Large Language Models。
OpenAI se prépare également à lancer un produit similaire lors du DevDay le mois prochain, prétendument appelé JARVIS.
** Vous trouverez ci-dessous une liste des derniers agents d’IA autonomes :**
AutoGen
AutoGen de Microsoft, par exemple, tire parti de la LLM pour créer des agents polyvalents capables d’apprendre, de s’adapter et même de coder. Cette convergence des capacités, associée à des fonctionnalités telles que la mise en cache et l’intervention humaine, permet aux systèmes d’IA d’évoluer et de prospérer.
AutoGen simplifie la création d’applications LLM de nouvelle génération, en automatisant et en optimisant les flux de travail complexes. Cet agent d’IA prend en charge plusieurs modes de conversation, et les développeurs peuvent personnaliser les interactions des agents. Il fournit une variété de systèmes de travail pour différentes applications et peut remplacer les outils d’OpenAI pour améliorer les API d’inférence.
MusicAgent
Des chercheurs de Microsoft ont récemment lancé MusicAgent, un agent autonome pour la musique alimenté par LLM. Apparemment, cet agent d’IA peut aider les développeurs à analyser automatiquement les demandes des utilisateurs et à choisir le bon outil comme solution. Leur nouveau framework s’intègre directement à de nombreux outils liés à la musique provenant de diverses sources, notamment Hugging Face, GitHub, la recherche sur le Web, etc.
En outre, les chercheurs ont ajusté les flux de travail autonomes pour obtenir une meilleure compatibilité avec les tâches musicales, ce qui a permis aux utilisateurs d’élargir leur ensemble d’outils. Vous souhaitez intégrer plus de fonctionnalités liées à la musique dans MusicAgent.
MiniAGI
MiniAGI est un agent autonome simple qui fonctionne de manière transparente avec GPT-3.5-Turbo et GPT-4. Il utilise des invites puissantes ainsi qu’une boîte à outils minimale, une série de pensées et une mémoire à court terme avec des résumés. De plus, il a la capacité de monologue et d’autocritique.
Multi-GPT
Multi-GPT est un système multi-agent expérimental avec « expertGPT » pour l’accomplissement collaboratif de tâches. Chaque ExpertGPT possède une mémoire à court et à long terme distincte et la capacité de communiquer avec les autres. Les utilisateurs peuvent attribuer des tâches, et expertGPT travaillera ensemble pour accomplir les tâches.
Le système fournit un accès à Internet pour la collecte et la recherche d’informations. Il gère efficacement la mémoire à court terme et à long terme. Il utilise des instances GPT-4 pour la génération de texte, permet d’accéder à des sites Web et des plates-formes populaires et comprend un stockage de fichiers et des résumés à l’aide de GPT-3.5. Cela fait de Multi-GPT un outil polyvalent pour une variété de tâches et de besoins de gestion des données.
BeeBot
BeeBot est un assistant IA autonome conçu pour simplifier et automatiser une variété de tâches pratiques. Avec BeeBot, les utilisateurs peuvent faire l’expérience de la commodité de la sélection d’outils via AutoPack et avoir la flexibilité d’accéder à des outils supplémentaires au fur et à mesure de l’évolution de la tâche. De plus, la persistance intégrée permet à BeeBot de se souvenir et de se souvenir de l’information, ce qui en fait un assistant plus fiable.
Grâce à son API REST, qui suit une norme commune appelée e2b, il peut facilement fonctionner avec différents systèmes et services. BeeBot vous tient également informé en utilisant un serveur websocket pour partager les mises à jour en temps réel. Il fonctionne de différentes manières de stocker des fichiers, comme en mémoire, sur un ordinateur ou dans une base de données.
Baby AGI
Baby AGI est un script Python qui simplifie la gestion des tâches en utilisant les API OpenAI et Pinecone et le framework LangChain. Ce système piloté par l’IA excelle dans la création, l’organisation, la hiérarchisation et l’exécution de tâches en fonction d’objectifs prédéfinis, tous appris à partir de tâches passées.
Baby AGI exploite les capacités de traitement du langage naturel (NLP) d’OpenAI pour formuler de nouvelles tâches qui s’alignent sur les objectifs établis. Pinecone agit comme un référentiel pour stocker les résultats des tâches et récupérer le contexte, tandis que le framework LangChain gère les décisions.