6 個必須瞭解的自主 AI 代理

文章來源：AI猿

圖片來源：由無界AI生成

在過去的幾個月中，與自主人工智慧代理相關的研究工作顯著增加，特別是在**大語言模型（LLM）**的背景下，改變了人們與互聯網或網路交互的方式 - 無論是發送電子郵件，談判、製造產品、採購、履行訂單，甚至預訂機票，甚至在不久的將來如何建立LLM。

LLM目前依賴於人類指導，缺乏自主推理，而自主代理可以獨立運行，做出即時決策並適應不斷變化的場景。 自主代理的一項令人興奮的應用是它們能夠提高LLM的表現。 他們在多代理對話中進行協作，使LLM能夠通過反饋和推理交流進行改進。

微軟最近提出了 AutoGen，這是一個框架，可以使用多個能夠相互通信的代理來構建 LLM 應用程式。 同樣，Google DeepMind 最近發表了一篇論文“How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind？” 甚至 Meta 的 Shepherd：語言模型生成評論家也談到了相同的自主 AI 代理通過以下方式增強和執行任務：他們自己。

其他論文還包括 SELF： Language-Driven Self-Evolution for Large Language Model 和 SelfEvolve： A Code Evolution Framework through Large Language Models。

OpenAI 還準備在下個月的 DevDay 上推出類似的產品，據稱名為 JARVIS。

以下是最新的自主人工智慧代理的清單：

自動生成

例如，微軟的 AutoGen 利用LLM來創建能夠學習、適應甚至編碼的多功能代理。 這種能力的融合，再加上緩存和人工干預等功能，使人工智慧系統能夠不斷發展和繁榮。

AutoGen 簡化了下一代 LLM 應用程式的創建，自動化和優化複雜的工作流程。 該AI代理支援多種對話模式，開發人員可以自定義代理交互。 它為不同的應用提供了多種工作系統，並且可以替代OpenAI的工具來增強推理API。

音樂代理

微軟研究人員最近推出了 MusicAgent，這是一個由LLM支援的音樂領域自主代理。 據稱，該人工智慧代理可以幫助開發人員自動分析使用者請求並選擇合適的工具作為解決方案。 他們的新框架直接集成了來自各種來源的眾多音樂相關工具，包括 Hugging Face、GitHub、網路搜索等。

除此之外，研究人員還調整了自主工作流程，以實現音樂任務的更好相容性，從而允許使用者擴展其工具集。 希望將更多與音樂相關的功能集成到 MusicAgent 中。

迷你AGI

MiniAGI 是一個簡單的自主代理，可與 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 無縫協作。 它使用強大的提示以及最小的工具包、一系列思想和包含摘要的短期記憶。 此外，它還具有內心獨白和自我批評的能力。

多GPT

Multi-GPT 是一個實驗性多代理系統，具有協作完成任務的“expertGPT”。 每個 ExpertGPT 都擁有單獨的短期和長期記憶以及與他人溝通的能力。 用戶可以分配任務，expertGPT 將共同完成任務。

該系統提供互聯網接入以進行資訊收集和搜索。 它有效地管理短期和長期記憶。 它使用 GPT-4 實例進行文字生成，提供對流行網站和平臺的訪問，並包括使用 GPT-3.5 的檔存儲和摘要。 這使得 Multi-GPT 成為滿足各種任務和數據管理需求的多功能工具。

蜜蜂機器人

BeeBot 是一款自主人工智慧助手，旨在簡化和自動化各種實際任務。 借助 BeeBot，使用者可以體驗通過 AutoPack 選擇工具的便利，並隨著任務的發展靈活地獲取其他工具。 此外，內置持久性確保 BeeBot 能夠記住和回憶資訊，使其成為更可靠的助手。

得益於其 REST API（遵循名為 e2b 的通用標準），它可以輕鬆地與不同的系統和服務配合使用。 BeeBot 還通過使用 websocket 伺服器即時共用更新，讓您隨時了解情況。 它適用於存儲檔的不同方式，例如記憶體中、計算機上或資料庫中。

嬰兒AGI

Baby AGI 是一個 Python 腳本，通過使用 OpenAI 和 Pinecone API 以及 LangChain框架來簡化任務管理。 這個人工智慧驅動的系統擅長根據預定義的目標創建、組織、確定優先順序和執行任務，所有這些都是從過去的任務中學到的。

Baby AGI 利用 OpenAI 的自然語言處理 （NLP） 功能來制定符合既定目標的新任務。 Pinecone 充當存儲任務結果和檢索上下文的存儲庫，而 LangChain 框架則處理決策。