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近期澳门真人百家乐，AI Agent再度在圈内爆火。

所谓AI Agent，其实便是LLM（大说话模子）Agent，每次迭代时，它们齐会生成自我导向的指示和操作，不错相识成一个大略自动奉行任务的「机器东谈主」。

由于它不错聚合到万般数据源，并通过API与环境进行交互，是以这个「机器东谈主」又存在着许多类型，每个类型齐有格外的手段，比如搜索网页、与文档库交互，乃至通过自问自答的气象处治问题。

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那么，莳植这么一个AI Agent到底包含了哪些内容，不错提供什么样的才略？

6月底，OpenAI的Safety团队的厚爱东谈主Lilian Weng发布了一篇6000字的博客，详备先容了AI Agent，并觉得，这将使LLM转为通用问题处治决议的阶梯之一。

本文将左证这篇博客转头一下对于AI Agent的关系内容。

AI Agent简介

AI Agent组成部分

计议（Planning）

记念（Memory）澳门真人百家乐

器具使用（Tool Use）

计议（Planning）

任务明白（Self-Reflection）

自我反省（Self-Reflection）

记念（Memory）

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记念类型

最大内积搜索（MIPS）

器具使用（Tool Use）

AI Agent 简介

所谓AI Agent，便是一个以LLM为中枢规则器的一个代理系统。业界开源的名堂如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，齐是访佛的例子。

LLM的后劲不单是是生成写得很好的副本、故事、散文和法子；它不错被框架为一个遒劲的一般问题处治者。

也便是说，AI Agent践诺是一个规则LLM来处治问题的代理系统。LLM的中枢才略是意图相识与文本生成，如果能让LLM学会使用器具，那么LLM自身的才略也将大大拓展。AI Agent系统便是这么一种处治决议。

以AutoGPT为例，一个经典的案例是对大模子输入一个问题：找出一个投资契机。平方情况下，一个LLM是无法给出具体的操作的。

而AutoGPT的念念路，是领先告诉LLM，这个问题LLM一般不错咋处治这个问题，给出几个聘用，然后LLM会挑选一个方法，可能是浏览雅虎财经，也可能是阅读某个文献，然后AutoGPT自身就不错左证聘用的成果不竭奉行，这种奉行可能是用谷歌搜索，也可能平直拜访某个文献，但这些齐是LLM无法作念到的。

AutoGPT完成这些任务之后不竭带上之前的纪录发给LLM，不竭究诘新的处治决议。这便是一个浮浅的AI Agent的案例。

太平洋在线官方网站(中国)有限公司AI Agent 组成部分

所谓AI Agent，便是一个以LLM为中枢规则器的一个代理系统。业界开源的名堂如AutoGPT、GPT-Engineer和BabyAGI等，齐是访佛的例子。

那么，为了完成上述才略，践诺上一个AI Agent系统需要包含几个主要的部分。Lilian Weng觉得一个AI Agent系统应当包含如下图所示的几个部分：

1、计议（Planning）

子想象和明白：代理将大型任务明白为更小、易于经管的子想象，从而完结复杂任务的高效处理。

反念念和提真金不怕火：代理不错对以前的活动进行自我月旦和自我反念念，从无理中吸取教诲澳门真人百家乐，并为翌日的要津立异它们，从而提高最终成果的质地。

2、记念（Memory）

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短期记念：通盘的高下文体习，齐是哄骗模子的短期记念来学习。

（参见教唆工程：https://lilianweng.github.io/posts/2023-03-15-prompt-engineering/）

始终记念：这为代理提供了在很长一段时间内保留和调用（无穷）信息的才略，每每是通过哄骗外部矢量存储和快速检索。

3、器具使用（Tool Use）

代理学会调用外部API以取得模子权重中浑沌的稀奇信息（在预教诲后每每难以改造），包括现时信息、代码奉行才略、对特有信息源的拜访等。

底下，对每个部分进行详备的阐发。

计议 Planning

复杂的任务每每触及许多要津。AI Agent需要知谈他们是什么，并提前想象。

1、任务明白（Self-Reflection）

任务明白主若是的主义是将复杂的任务明白成浮浅的小任务，这么LLM不错更浮浅地处治问题。

这里先容2类方法：

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1）念念维链已成为增强复杂任务模子性能的轨范教唆工夫（Prompt Technology）。大要便是让模子“一步一气象念念考”，哄骗更多的测试时间计划将困难任务明白为更小、更浮浅的要津。CoT将大型任务滚动为多个可经管的任务，并对模子的念念维过程进行了阐释。

2）念念想树（姚等东谈主2023年）通过在每一步探索多种推理可能性来膨胀CoT。它领先将问题明白为多个念念维要津，并每一步生成多个念念维，创建一个树结构。搜索过程不错是BFS（广度优先搜索）或DFS（深度优先搜索），每个状态齐由分类器（通过教唆）或多数票评估。

2、自我反省（Self-Reflection）

自我反省是一个禁锢的方面，它允许AI Agent通过完善以前的行动决策和更正以前的无理来迭代地立异。它在现实天下中施展着至关禁锢的作用，在现实天下中，试错是不成幸免的。

这里也包含几种方法：

1）ReAct（姚等东谈主2023年）通过将动作空间膨胀为特定于任务的冲破动作和说话空间的组合，将推理和活动集成在LLM中。前者使LLM大略与环境交互（举例使用维基百科搜索API），此后者则教唆LLM以当然说话生成推理追踪。

2）Reflexion(Shinn & Labash 2023)是一个为代理配备动态记念和自我反念念才略以提高推理才略的框架。Reflexion 具有轨范的强化学习（Reinforcement Learning，RL）竖立，其中奖励模子提供浮浅的二进制奖励，而行动空间则沿用 ReAct 中的竖立，即在特定任务的行动空间中加入说话，以完结复杂的推理要津。每次行动后，AI Agent管帐算一个启发式的值，然后左证自我反念念的成强硬定重置环境以运行新的测验。

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3）Chain of Hindsight（CoH；Liu 等东谈主，2023 年）通过向模子明确展示一系列以前的输出成果，荧惑模子立异我方的输出成果。

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记念 Memory

记念（Memory），是访佛多轮对话中记着之前的输入和设定的一种才略。在现时的大模子架构中，跟着对话的增长，要记着之前用户的输入内容再输出需要浪费无数的硬件资源。大多数模子支合手的高下文长度齐长短常有限的。

据俄罗斯卫星通讯社7月29日报道，根据克里姆林宫官网公布的“俄罗斯-非洲2023至2026年伙伴论坛行动计划”，俄罗斯和非洲商定在非洲大陆建立一批俄语教育中心，同时俄罗斯高校将在非州开设“大量分校”。

澳大利亚国防军司令安格斯·坎贝尔用“可怕的时刻”形容这场坠机事故。

跨越这个长度之后，大多数模子的性能齐会极具着落或者是不支合手。关联词长高下文是处治践诺问题中必须要濒临的。如代码生成、故事续写、文本摘录等场景，撑合手更长的输入每每意味着更好的成果。

在这里，Lili Weng先是转头了一下东谈主类的记念分类转头，然后对应到大模子上分手是什么样的。

1、记念类型

记念不错界说为用于取得、存储、保留和检索信息的过程。东谈主类大脑中有几种类型的记念。

感官记念（Sensory Memory）：这是记念的最早阶段，大略在原始刺激罢了后保留对感官信息（视觉、听觉等）的印象。感官记念每每只可合手续几秒钟。其子类别包括图标记念（视觉）、回声记念（听觉）和触觉记念（触觉）。

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短时记念（Short-Term Memory，STM）或使命记念：它存储咱们现时意志到的信息，以及奉行学习和推理等复杂贯通任务所需的信息。

永劫记念（Long-Term Memory，LTM）：永劫记念不错将信息存储很永劫期，从几天到几十年不等，存储容量基本上是无穷的。永劫记念有两种亚型：

显性/述说性记念：这是对事实和事件的记念，指那些不错特意志地回忆起的记念，包括外显记念（事件和资格）和语义记念（事实和主意）。内隐/法子性记念：这种记念是不测志的，触及自动奉行的手段和例行法子，如骑车或在键盘上打字。咱们不错大要谈判将上头的记念类型对应到底下几个部分：感官记念是访佛大模子学习原始输入（包括文本、图像或其他模式）的镶嵌表征；短时记念不错相识为大模子的高下文体习，访佛于prompt。由于受到 Transformer 有限高下文窗口长度的截至，它是旋即和有限的，关联词不错每次输入齐引入。始终记念一般便是大模子以外四肢外部向量存储的数据了，AI Agent可在查询时加以关心，并可通过快速检索进行拜访。那么，在外部数据检索的时候也需要谈判一些方法。这里提供一种经典的方法。2、最大内积搜索（MIPS）外部存储器不错缓解有限防护力的截至。轨范的作念法是将信息的镶嵌示意保存到向量存储数据库中，该数据库可支合手快速的最大内积搜索（MIPS）。为了优化检索速率，每每聘用近似隔邻（ANN）算法来复返近似的前 k 个隔邻，从而以耗费的少许精度沟通雄壮的速率提高。器具使用 Tool UseLLM,自身最强的是文本识别、意图相识等，关联词对于计划等操作可能还不如传统计划器。因此，为LLM配备一些器具不错大大提高LLM的才略，这里先容几个关系的磋议（居品）。1、MRKL（Karpas等东谈主，2022 年）是 “模块化推理、常识和说话 “的简称，是一种用于自主代理的神经璀璨架构。MRKL 系统包含一系列 “民众 “模块，通用 LLM 用作路由器，将查询路由到最合适的民众模块。这些模块不错是神经模块（如深度学习模子），也不错是璀璨模块（如数学计划器、货币退换器、天气 API）。Karpas等东谈主使用算术四肢测试案例，对LLM进行了微调实验，以调用计划器。他们的实验标明，处治口述数学问题比处治明确述说的数学问题更难，因为LLM（7B Jurassic1-large model）无法可靠地索要基本算术的正确参数。这意味着当外部璀璨器具大略可靠地使命时，了解何时以及奈何使用这些器具至关禁锢，这取决于 LLM 的才略。2、TALM（器具增强说话模子；Parisi 等东谈主，2022 年）和 Toolformer（Schick 等东谈主，2023 年）齐对 LM 进行了微调，使其学会使用外部器具API。数据集左证新添加的API调用注目是否能提高模子输出的质地进行膨胀。ChatGPT Plugins 和 OpenAI API 函数调用是增强器具使用才略的 LLM 在实践中施展作用的淡雅轨范。器具 API 的齐集不错由其他开荒东谈主员提供（如插件），也不错自行界说（如函数调用）。3、HuggingGPT（Shen 等东谈主，2023 年）是一个使用 ChatGPT 四肢任务计议器的框架，可左证模子样式聘用 HuggingFace 平台中可用的模子，并左证奉行成果转头反馈。HuggingGPT包含四个要津：任务计议、模子聘用、任务奉行和反馈生成。4、API-Bank（Li 等东谈主，2023 年）是评估器具增强 LLM 性能的基准。它包含 53 种常用的 API 器具、一个完好的器具增强 LLM 使命经由以及 264 个注目对话，其中触及 568 次 API 调用。API 的聘用绝顶万般化，包括搜索引擎、计划器、日期查询、智能家居规则、日程经管、健康数据经管、账户认证使命经由等。由于 API 数目盛大，LLM 领先不错拜访 API 搜索引擎，找到要调用的 API，然后使用相应的文档进行调用。

本文来自硬AI澳门真人百家乐，原文标题：《AI「翌日指南」！OpenAI安全团队厚爱东谈主：AI Agent「详备教程」》

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