За останні кілька місяців значно зросла дослідницька робота, пов'язана з автономними агентами штучного інтелекту, особливо в контексті великих мовних моделей (LLM), змінюючи спосіб взаємодії людей з Інтернетом або мережами – будь то надсилання електронних листів, переговори, виробництво продуктів, пошук, виконання замовлень, навіть бронювання авіаквитків або навіть те, як налаштувати LLM у найближчому майбутньому.
В даний час LLM покладається на людське керівництво і не має автономного мислення, в той час як автономні агенти можуть діяти незалежно, приймати рішення в режимі реального часу і адаптуватися до мінливих сценаріїв. Одним із захоплюючих застосувань автономних агентів є їхня здатність покращувати продуктивність LLM. Вони співпрацюють у розмовах з кількома агентами, що дозволяє LLM вдосконалюватися за допомогою зворотного зв'язку та обґрунтування.
Нещодавно Microsoft запропонувала AutoGen, фреймворк для створення додатків LLM з використанням декількох агентів, здатних спілкуватися один з одним. Аналогічним чином, Google DeepMind нещодавно опублікував статтю «Як FaR є великими мовними моделями від агентів з теорією розуму?» Навіть критики Meta's Shepherd: Language Model Generation говорять про тих самих автономних агентів штучного інтелекту, які доповнюють і виконують завдання самостійно.
其他论文还包括 SELF: Самоеволюція на основі мови для великої мовної моделі 和 SelfEvolve: фреймворк еволюції коду за допомогою великих мовних моделей。
OpenAI також готується запустити аналогічний продукт на DevDay наступного місяця, нібито під назвою JARVIS.
** Нижче наведено список новітніх автономних агентів штучного інтелекту:**
Автогенерація
AutoGen від Microsoft, наприклад, використовує LLM для створення універсальних агентів, які можуть навчатися, адаптуватися і навіть кодувати. Ця конвергенція можливостей у поєднанні з такими функціями, як кешування та втручання людини, дозволяє системам штучного інтелекту розвиватися та процвітати.
AutoGen спрощує створення LLM-додатків нового покоління, автоматизуючи та оптимізуючи складні робочі процеси. Цей агент штучного інтелекту підтримує кілька режимів розмови, і розробники можуть налаштовувати взаємодію з агентами. Він надає різноманітні робочі системи для різних додатків і може замінити інструменти OpenAI для покращення API висновків.
Музичний агент
Нещодавно дослідники Microsoft запустили MusicAgent, автономний агент для музики на базі LLM. Нібито цей ШІ-агент може допомогти розробникам автоматично аналізувати запити користувачів і вибирати правильний інструмент як рішення. Їхній новий фреймворк безпосередньо інтегрується з численними інструментами, пов'язаними з музикою, з різних джерел, включаючи Hugging Face, GitHub, веб-пошук тощо.
На додаток до цього, дослідники налаштували автономні робочі процеси, щоб досягти кращої сумісності з музичними завданнями, що дозволило користувачам розширити свій набір інструментів. Хочете інтегрувати більше функцій, пов'язаних з музикою, в MusicAgent.
МініAGI
MiniAGI — це простий автономний агент, який безперебійно працює з GPT-3.5-Turbo та GPT-4. Він використовує потужні підказки, а також мінімальний набір інструментів, серію думок і короткочасну пам'ять із підсумками. Крім того, він має здатність до монологу і самокритики.
Мульти-GPT
Multi-GPT — це експериментальна мультиагентна система з «expertGPT» для спільного виконання завдань. Кожен ExpertGPT володіє окремою короткочасною та довготривалою пам'яттю та здатністю спілкуватися з іншими. Користувачі можуть призначати завдання, а expertGPT працюватиме разом, щоб виконати завдання.
Система забезпечує доступ до мережі Інтернет для збору та пошуку інформації. Він ефективно керує як короткочасною, так і довготривалою пам'яттю. Він використовує екземпляри GPT-4 для генерації тексту, надає доступ до популярних веб-сайтів і платформ, а також включає сховище файлів і зведення за допомогою GPT-3.5. Це робить Multi-GPT універсальним інструментом для різноманітних завдань та потреб в управлінні даними.
BeeBot
BeeBot – це автономний помічник зі штучним інтелектом, призначений для спрощення та автоматизації різноманітних практичних завдань. За допомогою BeeBot користувачі можуть відчути зручність вибору інструментів через AutoPack і мати гнучкість доступу до додаткових інструментів у міру розвитку завдання. Крім того, вбудована наполегливість гарантує, що BeeBot може запам'ятовувати та згадувати інформацію, що робить його більш надійним помічником.
Завдяки своєму REST API, який дотримується загального стандарту під назвою e2b, він може легко працювати з різними системами та сервісами. BeeBot також тримає вас в курсі, використовуючи сервер вебсокетів для обміну оновленнями в режимі реального часу. Він працює різними способами зберігання файлів, наприклад, у пам'яті, на комп'ютері або в базі даних.
Дитяча AGI
Baby AGI — це скрипт на Python, який спрощує керування завданнями за допомогою API OpenAI та Pinecone та фреймворку LangChain. Ця система, керована штучним інтелектом, чудово справляється зі створенням, організацією, пріоритизацією та виконанням завдань на основі заздалегідь визначених цілей, уроків із минулих завдань.
Baby AGI використовує можливості обробки природної мови (NLP) OpenAI для формулювання нових завдань, які відповідають встановленим цілям. Pinecone діє як репозиторій для зберігання результатів завдань і отримання контексту, тоді як фреймворк LangChain обробляє рішення.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
6 автономних агентів штучного інтелекту, про які варто знати
Джерело статті: AI Ape
За останні кілька місяців значно зросла дослідницька робота, пов'язана з автономними агентами штучного інтелекту, особливо в контексті великих мовних моделей (LLM), змінюючи спосіб взаємодії людей з Інтернетом або мережами – будь то надсилання електронних листів, переговори, виробництво продуктів, пошук, виконання замовлень, навіть бронювання авіаквитків або навіть те, як налаштувати LLM у найближчому майбутньому.
В даний час LLM покладається на людське керівництво і не має автономного мислення, в той час як автономні агенти можуть діяти незалежно, приймати рішення в режимі реального часу і адаптуватися до мінливих сценаріїв. Одним із захоплюючих застосувань автономних агентів є їхня здатність покращувати продуктивність LLM. Вони співпрацюють у розмовах з кількома агентами, що дозволяє LLM вдосконалюватися за допомогою зворотного зв'язку та обґрунтування.
Нещодавно Microsoft запропонувала AutoGen, фреймворк для створення додатків LLM з використанням декількох агентів, здатних спілкуватися один з одним. Аналогічним чином, Google DeepMind нещодавно опублікував статтю «Як FaR є великими мовними моделями від агентів з теорією розуму?» Навіть критики Meta's Shepherd: Language Model Generation говорять про тих самих автономних агентів штучного інтелекту, які доповнюють і виконують завдання самостійно.
其他论文还包括 SELF: Самоеволюція на основі мови для великої мовної моделі 和 SelfEvolve: фреймворк еволюції коду за допомогою великих мовних моделей。
OpenAI також готується запустити аналогічний продукт на DevDay наступного місяця, нібито під назвою JARVIS.
** Нижче наведено список новітніх автономних агентів штучного інтелекту:**
Автогенерація
AutoGen від Microsoft, наприклад, використовує LLM для створення універсальних агентів, які можуть навчатися, адаптуватися і навіть кодувати. Ця конвергенція можливостей у поєднанні з такими функціями, як кешування та втручання людини, дозволяє системам штучного інтелекту розвиватися та процвітати.
AutoGen спрощує створення LLM-додатків нового покоління, автоматизуючи та оптимізуючи складні робочі процеси. Цей агент штучного інтелекту підтримує кілька режимів розмови, і розробники можуть налаштовувати взаємодію з агентами. Він надає різноманітні робочі системи для різних додатків і може замінити інструменти OpenAI для покращення API висновків.
Музичний агент
Нещодавно дослідники Microsoft запустили MusicAgent, автономний агент для музики на базі LLM. Нібито цей ШІ-агент може допомогти розробникам автоматично аналізувати запити користувачів і вибирати правильний інструмент як рішення. Їхній новий фреймворк безпосередньо інтегрується з численними інструментами, пов'язаними з музикою, з різних джерел, включаючи Hugging Face, GitHub, веб-пошук тощо.
На додаток до цього, дослідники налаштували автономні робочі процеси, щоб досягти кращої сумісності з музичними завданнями, що дозволило користувачам розширити свій набір інструментів. Хочете інтегрувати більше функцій, пов'язаних з музикою, в MusicAgent.
МініAGI
MiniAGI — це простий автономний агент, який безперебійно працює з GPT-3.5-Turbo та GPT-4. Він використовує потужні підказки, а також мінімальний набір інструментів, серію думок і короткочасну пам'ять із підсумками. Крім того, він має здатність до монологу і самокритики.
Мульти-GPT
Multi-GPT — це експериментальна мультиагентна система з «expertGPT» для спільного виконання завдань. Кожен ExpertGPT володіє окремою короткочасною та довготривалою пам'яттю та здатністю спілкуватися з іншими. Користувачі можуть призначати завдання, а expertGPT працюватиме разом, щоб виконати завдання.
Система забезпечує доступ до мережі Інтернет для збору та пошуку інформації. Він ефективно керує як короткочасною, так і довготривалою пам'яттю. Він використовує екземпляри GPT-4 для генерації тексту, надає доступ до популярних веб-сайтів і платформ, а також включає сховище файлів і зведення за допомогою GPT-3.5. Це робить Multi-GPT універсальним інструментом для різноманітних завдань та потреб в управлінні даними.
BeeBot
BeeBot – це автономний помічник зі штучним інтелектом, призначений для спрощення та автоматизації різноманітних практичних завдань. За допомогою BeeBot користувачі можуть відчути зручність вибору інструментів через AutoPack і мати гнучкість доступу до додаткових інструментів у міру розвитку завдання. Крім того, вбудована наполегливість гарантує, що BeeBot може запам'ятовувати та згадувати інформацію, що робить його більш надійним помічником.
Завдяки своєму REST API, який дотримується загального стандарту під назвою e2b, він може легко працювати з різними системами та сервісами. BeeBot також тримає вас в курсі, використовуючи сервер вебсокетів для обміну оновленнями в режимі реального часу. Він працює різними способами зберігання файлів, наприклад, у пам'яті, на комп'ютері або в базі даних.
Дитяча AGI
Baby AGI — це скрипт на Python, який спрощує керування завданнями за допомогою API OpenAI та Pinecone та фреймворку LangChain. Ця система, керована штучним інтелектом, чудово справляється зі створенням, організацією, пріоритизацією та виконанням завдань на основі заздалегідь визначених цілей, уроків із минулих завдань.
Baby AGI використовує можливості обробки природної мови (NLP) OpenAI для формулювання нових завдань, які відповідають встановленим цілям. Pinecone діє як репозиторій для зберігання результатів завдань і отримання контексту, тоді як фреймворк LangChain обробляє рішення.