Nos últimos meses, houve um aumento significativo no trabalho de pesquisa relacionado a agentes autônomos de IA, particularmente no contexto de Large Language Models (LLMs), mudando a forma como as pessoas interagem com a internet ou redes – seja enviando e-mails, negociando, fabricando produtos, abastecendo, atendendo pedidos, até mesmo reservando passagens aéreas, ou até mesmo como configurar LLM no futuro próximo.
Atualmente, o LLM depende de orientação humana e carece de raciocínio autônomo, enquanto os agentes autônomos podem operar de forma independente, tomar decisões em tempo real e se adaptar a cenários em mudança. Uma aplicação empolgante dos agentes autônomos é sua capacidade de melhorar o desempenho do LLM. Eles colaboram em conversas com vários agentes, permitindo que o LLM melhore por meio de feedback e comunicação de raciocínio.
A Microsoft propôs recentemente o AutoGen, uma estrutura para a criação de aplicativos LLM usando vários agentes capazes de se comunicar entre si. Da mesma forma, Google DeepMind publicou recentemente um artigo "How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind?" Até mesmo os críticos de Meta's Shepherd: Language Model Generation falam sobre os mesmos agentes autônomos de IA aumentando e executando tarefas sozinhos.
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。
A OpenAI também está se preparando para lançar um produto semelhante no DevDay no próximo mês, supostamente chamado JARVIS.
** Abaixo está uma lista dos mais recentes agentes autônomos de IA:**
AutoGen
O AutoGen, da Microsoft, por exemplo, aproveita o LLM para criar agentes versáteis que podem aprender, adaptar e até mesmo codificar. Essa convergência de recursos, juntamente com recursos como cache e intervenção humana, permite que os sistemas de IA evoluam e prosperem.
O AutoGen simplifica a criação de aplicativos LLM de última geração, automatizando e otimizando fluxos de trabalho complexos. Este agente de IA suporta vários modos de conversação e os programadores podem personalizar as interações do agente. Ele fornece uma variedade de sistemas de trabalho para diferentes aplicações e pode substituir as ferramentas da OpenAI para melhorar as APIs de inferência.
MusicAgent
Pesquisadores da Microsoft lançaram recentemente o MusicAgent, um agente autônomo para música alimentado por LLM. Alegadamente, este agente de IA pode ajudar os programadores a analisar automaticamente os pedidos dos utilizadores e a escolher a ferramenta certa como solução. Sua nova estrutura se integra diretamente com inúmeras ferramentas relacionadas à música de uma variedade de fontes, incluindo Hugging Face, GitHub, pesquisa na web e muito mais.
Além disso, os pesquisadores ajustaram fluxos de trabalho autônomos para alcançar uma melhor compatibilidade com tarefas de música, permitindo que os usuários expandissem seu conjunto de ferramentas. Quer integrar mais recursos relacionados à música no MusicAgent.
MiniAGI
MiniAGI é um agente autônomo simples que funciona perfeitamente com GPT-3.5-Turbo e GPT-4. Ele usa prompts poderosos, bem como um kit de ferramentas mínimo, uma série de pensamentos e memória de curto prazo com resumos. Além disso, tem a capacidade de monólogo e autocrítica.
Multi-GPT
Multi-GPT é um sistema multiagente experimental com "expertGPT" para realização colaborativa de tarefas. Cada ExpertGPT possui memória de curto e longo prazo separada e a capacidade de se comunicar com os outros. Os usuários podem atribuir tarefas, e expertGPT trabalhará em conjunto para concluir as tarefas.
O sistema fornece acesso à Internet para recolha e pesquisa de informações. Ele gerencia eficazmente a memória de curto e longo prazo. Ele usa instâncias GPT-4 para geração de texto, fornece acesso a sites e plataformas populares e inclui armazenamento de arquivos e resumos usando GPT-3.5. Isso torna o Multi-GPT uma ferramenta versátil para uma variedade de tarefas e necessidades de gerenciamento de dados.
BeeBot
O BeeBot é um assistente de IA autônomo projetado para simplificar e automatizar uma variedade de tarefas práticas. Com o BeeBot, os usuários podem experimentar a conveniência de selecionar ferramentas através do AutoPack e ter a flexibilidade de acessar ferramentas adicionais à medida que a tarefa evolui. Além disso, a persistência integrada garante que o BeeBot possa lembrar e recuperar informações, tornando-o um assistente mais confiável.
Graças à sua API REST, que segue um padrão comum chamado e2b, ele pode facilmente trabalhar com diferentes sistemas e serviços. O BeeBot também mantém você informado usando um servidor websocket para compartilhar atualizações em tempo real. Ele funciona de diferentes maneiras de armazenar arquivos, como na memória, em um computador ou em um banco de dados.
Bebê AGI
Baby AGI é um script Python que simplifica o gerenciamento de tarefas usando APIs OpenAI e Pinecone e a estrutura LangChain. Este sistema orientado por IA é excelente na criação, organização, priorização e execução de tarefas com base em objetivos predefinidos, todos aprendidos com tarefas passadas.
O Baby AGI aproveita os recursos de processamento de linguagem natural (NLP) da OpenAI para formular novas tarefas que se alinham com os objetivos estabelecidos. O Pinecone atua como um repositório para armazenar resultados de tarefas e recuperar contexto, enquanto a estrutura LangChain lida com decisões.
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6 agentes autônomos de IA para saber sobre isso
Fonte do artigo: AI Ape
Nos últimos meses, houve um aumento significativo no trabalho de pesquisa relacionado a agentes autônomos de IA, particularmente no contexto de Large Language Models (LLMs), mudando a forma como as pessoas interagem com a internet ou redes – seja enviando e-mails, negociando, fabricando produtos, abastecendo, atendendo pedidos, até mesmo reservando passagens aéreas, ou até mesmo como configurar LLM no futuro próximo.
Atualmente, o LLM depende de orientação humana e carece de raciocínio autônomo, enquanto os agentes autônomos podem operar de forma independente, tomar decisões em tempo real e se adaptar a cenários em mudança. Uma aplicação empolgante dos agentes autônomos é sua capacidade de melhorar o desempenho do LLM. Eles colaboram em conversas com vários agentes, permitindo que o LLM melhore por meio de feedback e comunicação de raciocínio.
A Microsoft propôs recentemente o AutoGen, uma estrutura para a criação de aplicativos LLM usando vários agentes capazes de se comunicar entre si. Da mesma forma, Google DeepMind publicou recentemente um artigo "How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind?" Até mesmo os críticos de Meta's Shepherd: Language Model Generation falam sobre os mesmos agentes autônomos de IA aumentando e executando tarefas sozinhos.
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。
A OpenAI também está se preparando para lançar um produto semelhante no DevDay no próximo mês, supostamente chamado JARVIS.
** Abaixo está uma lista dos mais recentes agentes autônomos de IA:**
AutoGen
O AutoGen, da Microsoft, por exemplo, aproveita o LLM para criar agentes versáteis que podem aprender, adaptar e até mesmo codificar. Essa convergência de recursos, juntamente com recursos como cache e intervenção humana, permite que os sistemas de IA evoluam e prosperem.
O AutoGen simplifica a criação de aplicativos LLM de última geração, automatizando e otimizando fluxos de trabalho complexos. Este agente de IA suporta vários modos de conversação e os programadores podem personalizar as interações do agente. Ele fornece uma variedade de sistemas de trabalho para diferentes aplicações e pode substituir as ferramentas da OpenAI para melhorar as APIs de inferência.
MusicAgent
Pesquisadores da Microsoft lançaram recentemente o MusicAgent, um agente autônomo para música alimentado por LLM. Alegadamente, este agente de IA pode ajudar os programadores a analisar automaticamente os pedidos dos utilizadores e a escolher a ferramenta certa como solução. Sua nova estrutura se integra diretamente com inúmeras ferramentas relacionadas à música de uma variedade de fontes, incluindo Hugging Face, GitHub, pesquisa na web e muito mais.
Além disso, os pesquisadores ajustaram fluxos de trabalho autônomos para alcançar uma melhor compatibilidade com tarefas de música, permitindo que os usuários expandissem seu conjunto de ferramentas. Quer integrar mais recursos relacionados à música no MusicAgent.
MiniAGI
MiniAGI é um agente autônomo simples que funciona perfeitamente com GPT-3.5-Turbo e GPT-4. Ele usa prompts poderosos, bem como um kit de ferramentas mínimo, uma série de pensamentos e memória de curto prazo com resumos. Além disso, tem a capacidade de monólogo e autocrítica.
Multi-GPT
Multi-GPT é um sistema multiagente experimental com "expertGPT" para realização colaborativa de tarefas. Cada ExpertGPT possui memória de curto e longo prazo separada e a capacidade de se comunicar com os outros. Os usuários podem atribuir tarefas, e expertGPT trabalhará em conjunto para concluir as tarefas.
O sistema fornece acesso à Internet para recolha e pesquisa de informações. Ele gerencia eficazmente a memória de curto e longo prazo. Ele usa instâncias GPT-4 para geração de texto, fornece acesso a sites e plataformas populares e inclui armazenamento de arquivos e resumos usando GPT-3.5. Isso torna o Multi-GPT uma ferramenta versátil para uma variedade de tarefas e necessidades de gerenciamento de dados.
BeeBot
O BeeBot é um assistente de IA autônomo projetado para simplificar e automatizar uma variedade de tarefas práticas. Com o BeeBot, os usuários podem experimentar a conveniência de selecionar ferramentas através do AutoPack e ter a flexibilidade de acessar ferramentas adicionais à medida que a tarefa evolui. Além disso, a persistência integrada garante que o BeeBot possa lembrar e recuperar informações, tornando-o um assistente mais confiável.
Graças à sua API REST, que segue um padrão comum chamado e2b, ele pode facilmente trabalhar com diferentes sistemas e serviços. O BeeBot também mantém você informado usando um servidor websocket para compartilhar atualizações em tempo real. Ele funciona de diferentes maneiras de armazenar arquivos, como na memória, em um computador ou em um banco de dados.
Bebê AGI
Baby AGI é um script Python que simplifica o gerenciamento de tarefas usando APIs OpenAI e Pinecone e a estrutura LangChain. Este sistema orientado por IA é excelente na criação, organização, priorização e execução de tarefas com base em objetivos predefinidos, todos aprendidos com tarefas passadas.
O Baby AGI aproveita os recursos de processamento de linguagem natural (NLP) da OpenAI para formular novas tarefas que se alinham com os objetivos estabelecidos. O Pinecone atua como um repositório para armazenar resultados de tarefas e recuperar contexto, enquanto a estrutura LangChain lida com decisões.