AutoGPT源码解析
第一章 Agent智能体及AutoGPT介绍
文章目录
- AutoGPT源码解析
- 前言
- 一、理解AI Agent智能体
-
- 1. Profile
- 2. Memory
- 3. Planning
- 4. Action
- 二、AutoGPT介绍
前言
最近学些了一些AI Agent的知识,并且阅读了一些AutoGPT、LangChain等现象级AI Agent相关开源项目源码。关于AutoGPT零零散散总结归纳了一些知识,决定开一个系列来分享下。
一、理解AI Agent智能体
下面是个人关于AI Agent智能体的一些理解。
LLM的理解、推理和生成能力,使智能体Agent的实现成为可能。LLM就像人类的大脑一样,内部存储了很多的知识,但如果只有LLM而没有与现实世界交互的能力,那么LLM大多情况就像植物人一样;同样,没有LLM智脑加持的Agent即使有与现实世界交互的能力,也会像一个弱智一样。
如下图,我们完全可以把一个基于LLM的AI Agent架构跟一个正常的人做类比。
1. Profile
对于个体的人,有人社、有三观、有行为准则、约束等,同样AI Agent的Profile通过设置Prompt提示词、可用的Action动作等来规范、限制LLM和Agent的执行;
2. Memory
包括短期记忆、长期记忆、大模型预训练知识、外部知识库;
3. Planning
对应大模型的推理能力,同时可以基于一些ReAct、COT、TOT等推理框架来增强LLM的罗辑推理能力。
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