За последние несколько месяцев значительно возросло количество исследовательских работ, связанных с автономными агентами ИИ, особенно в контексте больших языковых моделей (LLM), изменяющих способ взаимодействия людей с Интернетом или сетями — будь то отправка электронных писем, переговоры, производство продуктов, поиск поставщиков, выполнение заказов, даже бронирование авиабилетов или даже то, как настроить LLM в ближайшем будущем.
В настоящее время LLM полагается на руководство человека и не имеет автономного мышления, в то время как автономные агенты могут действовать независимо, принимать решения в режиме реального времени и адаптироваться к изменяющимся сценариям. Одним из интересных применений автономных агентов является их способность повышать производительность LLM. Они сотрудничают в многофакторных беседах, что позволяет LLM совершенствоваться с помощью обратной связи и аргументации.
Корпорация Майкрософт недавно предложила AutoGen, инфраструктуру для создания приложений LLM с использованием нескольких агентов, способных взаимодействовать друг с другом. Точно так же Google DeepMind недавно опубликовал статью «Как FaR являются большими языковыми моделями от агентов с теорией разума?» Даже критики Shepherd: Language Model Generation от Meta говорят о тех же автономных агентах ИИ, которые дополняют и выполняют задачи сами по себе.
其他论文还包括 SELF: Self-Driven Self-Evolution для большой языковой модели 和 SelfEvolve: A Code Evolution Framework с помощью больших языковых моделей。
OpenAI также готовится запустить аналогичный продукт на DevDay в следующем месяце, предположительно под названием JARVIS.
** Ниже приведен список новейших автономных агентов ИИ:**
Автоген
Например, AutoGen от Microsoft использует LLM для создания универсальных агентов, которые могут обучаться, адаптироваться и даже программировать. Такая конвергенция возможностей в сочетании с такими функциями, как кэширование и вмешательство человека, позволяет системам ИИ развиваться и процветать.
AutoGen упрощает создание приложений LLM нового поколения, автоматизируя и оптимизируя сложные рабочие процессы. Этот ИИ-агент поддерживает несколько режимов разговора, и разработчики могут настраивать взаимодействия с агентами. Он предоставляет множество рабочих систем для различных приложений и может заменить инструменты OpenAI для улучшения API вывода.
Музыкальный агент
Исследователи Microsoft недавно запустили MusicAgent, автономный агент для музыки на базе LLM. Якобы этот ИИ-агент может помочь разработчикам автоматически анализировать запросы пользователей и выбирать подходящий инструмент в качестве решения. Их новый фреймворк напрямую интегрируется с многочисленными музыкальными инструментами из различных источников, включая Hugging Face, GitHub, веб-поиск и другие.
В дополнение к этому, исследователи скорректировали автономные рабочие процессы, чтобы добиться лучшей совместимости с музыкальными задачами, что позволило пользователям расширить свой набор инструментов. Хотите интегрировать в MusicAgent больше функций, связанных с музыкой.
МиниAGI
MiniAGI - это простой автономный агент, который без проблем работает с GPT-3.5-Turbo и GPT-4. Он использует мощные подсказки, а также минимальный набор инструментов, серию мыслей и кратковременную память с резюме. Кроме того, он обладает способностью к монологу и самокритике.
Мульти-GPT
Multi-GPT — это экспериментальная мультиагентная система с «expertGPT» для совместного выполнения задач. Каждый ExpertGPT обладает отдельной кратковременной и долговременной памятью и способностью общаться с другими людьми. Пользователи могут назначать задачи, а expertGPT будет работать вместе над выполнением задач.
Система предоставляет доступ к сети Интернет для сбора и поиска информации. Он эффективно управляет как кратковременной, так и долговременной памятью. Он использует экземпляры GPT-4 для генерации текста, предоставляет доступ к популярным веб-сайтам и платформам, а также включает в себя хранилище файлов и сводки с использованием GPT-3.5. Это делает Multi-GPT универсальным инструментом для различных задач и потребностей в управлении данными.
БиБот
BeeBot — это автономный ИИ-помощник, предназначенный для упрощения и автоматизации множества практических задач. С помощью BeeBot пользователи могут ощутить удобство выбора инструментов с помощью AutoPack и иметь гибкость для доступа к дополнительным инструментам по мере развития задачи. Кроме того, встроенная персистентность гарантирует, что BeeBot может запоминать и воспроизводить информацию, что делает его более надежным помощником.
Благодаря REST API, который следует общему стандарту под названием e2b, он может легко работать с различными системами и сервисами. BeeBot также держит вас в курсе, используя веб-сервер для обмена обновлениями в режиме реального времени. Он работает различными способами хранения файлов, например, в памяти, на компьютере или в базе данных.
Малыш AGI
Baby AGI — это скрипт на Python, который упрощает управление задачами с помощью OpenAI и Pinecone API, а также фреймворка LangChain. Эта система, управляемая искусственным интеллектом, отлично справляется с созданием, организацией, расстановкой приоритетов и выполнением задач на основе заранее определенных целей, извлеченных из прошлых задач.
Baby AGI использует возможности обработки естественного языка (NLP) OpenAI для формулирования новых задач, которые соответствуют поставленным целям. Pinecone выступает в качестве репозитория для хранения результатов задач и получения контекста, в то время как фреймворк LangChain обрабатывает решения.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 автономных ИИ-агентов, о которых нужно знать
Источник статьи: AI Ape
За последние несколько месяцев значительно возросло количество исследовательских работ, связанных с автономными агентами ИИ, особенно в контексте больших языковых моделей (LLM), изменяющих способ взаимодействия людей с Интернетом или сетями — будь то отправка электронных писем, переговоры, производство продуктов, поиск поставщиков, выполнение заказов, даже бронирование авиабилетов или даже то, как настроить LLM в ближайшем будущем.
В настоящее время LLM полагается на руководство человека и не имеет автономного мышления, в то время как автономные агенты могут действовать независимо, принимать решения в режиме реального времени и адаптироваться к изменяющимся сценариям. Одним из интересных применений автономных агентов является их способность повышать производительность LLM. Они сотрудничают в многофакторных беседах, что позволяет LLM совершенствоваться с помощью обратной связи и аргументации.
Корпорация Майкрософт недавно предложила AutoGen, инфраструктуру для создания приложений LLM с использованием нескольких агентов, способных взаимодействовать друг с другом. Точно так же Google DeepMind недавно опубликовал статью «Как FaR являются большими языковыми моделями от агентов с теорией разума?» Даже критики Shepherd: Language Model Generation от Meta говорят о тех же автономных агентах ИИ, которые дополняют и выполняют задачи сами по себе.
其他论文还包括 SELF: Self-Driven Self-Evolution для большой языковой модели 和 SelfEvolve: A Code Evolution Framework с помощью больших языковых моделей。
OpenAI также готовится запустить аналогичный продукт на DevDay в следующем месяце, предположительно под названием JARVIS.
** Ниже приведен список новейших автономных агентов ИИ:**
Автоген
Например, AutoGen от Microsoft использует LLM для создания универсальных агентов, которые могут обучаться, адаптироваться и даже программировать. Такая конвергенция возможностей в сочетании с такими функциями, как кэширование и вмешательство человека, позволяет системам ИИ развиваться и процветать.
AutoGen упрощает создание приложений LLM нового поколения, автоматизируя и оптимизируя сложные рабочие процессы. Этот ИИ-агент поддерживает несколько режимов разговора, и разработчики могут настраивать взаимодействия с агентами. Он предоставляет множество рабочих систем для различных приложений и может заменить инструменты OpenAI для улучшения API вывода.
Музыкальный агент
Исследователи Microsoft недавно запустили MusicAgent, автономный агент для музыки на базе LLM. Якобы этот ИИ-агент может помочь разработчикам автоматически анализировать запросы пользователей и выбирать подходящий инструмент в качестве решения. Их новый фреймворк напрямую интегрируется с многочисленными музыкальными инструментами из различных источников, включая Hugging Face, GitHub, веб-поиск и другие.
В дополнение к этому, исследователи скорректировали автономные рабочие процессы, чтобы добиться лучшей совместимости с музыкальными задачами, что позволило пользователям расширить свой набор инструментов. Хотите интегрировать в MusicAgent больше функций, связанных с музыкой.
МиниAGI
MiniAGI - это простой автономный агент, который без проблем работает с GPT-3.5-Turbo и GPT-4. Он использует мощные подсказки, а также минимальный набор инструментов, серию мыслей и кратковременную память с резюме. Кроме того, он обладает способностью к монологу и самокритике.
Мульти-GPT
Multi-GPT — это экспериментальная мультиагентная система с «expertGPT» для совместного выполнения задач. Каждый ExpertGPT обладает отдельной кратковременной и долговременной памятью и способностью общаться с другими людьми. Пользователи могут назначать задачи, а expertGPT будет работать вместе над выполнением задач.
Система предоставляет доступ к сети Интернет для сбора и поиска информации. Он эффективно управляет как кратковременной, так и долговременной памятью. Он использует экземпляры GPT-4 для генерации текста, предоставляет доступ к популярным веб-сайтам и платформам, а также включает в себя хранилище файлов и сводки с использованием GPT-3.5. Это делает Multi-GPT универсальным инструментом для различных задач и потребностей в управлении данными.
БиБот
BeeBot — это автономный ИИ-помощник, предназначенный для упрощения и автоматизации множества практических задач. С помощью BeeBot пользователи могут ощутить удобство выбора инструментов с помощью AutoPack и иметь гибкость для доступа к дополнительным инструментам по мере развития задачи. Кроме того, встроенная персистентность гарантирует, что BeeBot может запоминать и воспроизводить информацию, что делает его более надежным помощником.
Благодаря REST API, который следует общему стандарту под названием e2b, он может легко работать с различными системами и сервисами. BeeBot также держит вас в курсе, используя веб-сервер для обмена обновлениями в режиме реального времени. Он работает различными способами хранения файлов, например, в памяти, на компьютере или в базе данных.
Малыш AGI
Baby AGI — это скрипт на Python, который упрощает управление задачами с помощью OpenAI и Pinecone API, а также фреймворка LangChain. Эта система, управляемая искусственным интеллектом, отлично справляется с созданием, организацией, расстановкой приоритетов и выполнением задач на основе заранее определенных целей, извлеченных из прошлых задач.
Baby AGI использует возможности обработки естественного языка (NLP) OpenAI для формулирования новых задач, которые соответствуют поставленным целям. Pinecone выступает в качестве репозитория для хранения результатов задач и получения контекста, в то время как фреймворк LangChain обрабатывает решения.