Nov, 2023

TrainerAgent：基于 LLM 的多智能体系统实现可定制和高效的模型训练

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TL;DR利用强大的分析、规划和决策能力，以及四个代理的协作，我们提出了一种 TrainerAgent 系统，它由任务、数据、模型和服务器代理组成，通过综合地从数据和模型的角度对用户定义的任务、输入数据和需求进行优化，从而获得满足要求的模型，并将这些模型作为在线服务部署，相较于传统模型开发，我们的系统以增加效率和质量的方式取得了显著进展。
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发现论文，激发创造
  • 无需修改语言模型的训练语言模型代理

    通过 AgentOptimizer 提出了一种新的大型语言模型代理训练范式，通过更新代理的功能而不改变大型语言模型权重，通过回滚和提前停止策略来简化训练过程，可显著提高代理在各类下游任务中的性能。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型作为机械设计师

    本研究提出了一种新颖的方法，将预训练的 LLMs 与有限元模块集成。FEM 模块评估每个设计并提供必要的反馈，引导 LLMs 不断学习、规划、生成和优化设计，无需进行特定领域的训练。我们通过对桁架结构的迭代优化进行实证研究，展示了提出的框架的有效性，显示它能够根据结构化反馈和标准进行推理和改进设计。我们的结果显示，这些基于 LLM 的代理能够以高达 90% 的成功率生成符合自然语言规范的桁架设计，但成功率根据应用的约束条件而变化。我们通过采用基于提示的优化技术表明，当向 LLM 代理提供解决方案 - 评分对以迭代地改进设计以满足规范时，它们具备优化行为能力。LLM 代理能够生成可行的设计并根据其内在推理能力进行优化的能力，突显其实现自主设计策略的潜力。

    Apr, 2024

  • 多智能体协作：发挥智能 LLM 代理的力量

    本文提出了一种通过多智能体系统来增强大型语言模型（LLMs）能力的新框架，并通过人工智能领域的案例研究展示了这一框架的实用性和多样性。

    Jun, 2023

  • 通过大型语言模型探索自主代理：一项综述

    大型语言模型（LLMs）正在改变人工智能，使得自主代理能够在不同领域执行多样化任务。这些代理具备类似人类的文本理解和生成能力，有望在从客户服务到医疗保健等各个领域引发革命。然而，它们面临着诸如多模态、人类价值取向、幻觉和评估等挑战。推动、推理、工具利用和上下文学习等技术正在被探索，以增强它们的功能。像 AgentBench、WebArena 和 ToolLLM 这样的评估平台为在复杂场景中评估这些代理提供了强大的方法。这些进展正在引领更加有韧性和能力的自主代理的发展，预计它们将成为我们数字生活中不可或缺的一部分，协助我们完成从邮件回复到疾病诊断等任务。拥有 LLMs 带头的人工智能的未来充满了希望。

    Apr, 2024

  • 推荐 AI 代理：整合大型语言模型进行交互式推荐

    通过将推荐模型和大型语言模型相结合，本文介绍了一个名为 RecAgent 的高效框架，旨在创建一个多功能和交互式的推荐系统，通过整合大型语言模型，将传统的推荐系统转化为具有自然语言界面的交互系统。实验结果表明，RecAgent 作为一个对话式推荐系统表现出令人满意的性能，优于通用的大型语言模型。

    Aug, 2023

  • 专业代理 -- 将大型语言模型演变为具有人类级别能力的自主专家

    大型语言模型的出现催生了自然语言处理的重大进展，通过引入专业代理框架（PAgents）利用 LLM 的能力创建具有可控、专业级、互动型专长的自主代理，我们认为通过持续发展的专业知识，PAgents 可以重塑专业服务。本文旨在激发关于 LLM 的有前景的现实应用的讨论，我们认为 PAgents 的日益复杂和集成可能会导致人工智能系统在复杂领域展示专业掌握能力，服务于重要需求，并潜在地实现人工通用智能。

    Feb, 2024

  • 小型 LLM 是弱工具学习者：多 LLM 代理

    我们提出了一个模块化的多语言模型框架，将大型语言模型能力分解为规划器、调用器和摘要生成器，并通过两阶段训练范式有效地训练该框架，该框架在各种工具使用基准测试中表现出超越传统单语言模型方法的效果，凸显了其在工具学习中的功效和优势。

    Jan, 2024

  • 基于大型语言模型的多智能体系统：进展与挑战综述

    基于大型语言模型（LLM）的多智能体系统在复杂问题解决和世界模拟中取得了重大进展，我们提供了一份综述，深入讨论了基于 LLM 的多智能体系统的基本方面和挑战。

    Jan, 2024

  • 从语言模型到实用的自我改进计算机代理

    我们开发了一种简单直接的方法，可以创建能够执行多种计算机任务并通过开发工具和扩展自身能力来自我改进的 AI 计算机代理。

    Apr, 2024

  • AgentBench: 评估语言模型为代理人

    大型语言模型在互动环境中以多轮开放式生成的方式评估 LLMs 作为代理的推理和决策能力，显示出商业 LLMs 和开源竞争对手之间的性能差距。

    Aug, 2023