《大模型LLMsagent面》电子书下载

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《大模型LLMsagent面》电子书下载：

这篇文章详细介绍了大模型（LLMs）Agent的概念、组成部分、主要能力、代码实现以及如何注入领域知识和常见的应用框架。

研究背景
​​背景介绍:​​ 这篇文章介绍了大模型（LLMs）Agent的概念，这是一种超越简单文本生成的人工智能系统，使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。
​​研究内容:​​ 该问题的研究内容包括大模型（LLMs）Agent的组成部分、规划（planning）、记忆（memory）、工具使用（tool use）等方面的详细解析，以及如何通过代码实现和注入领域知识来增强其功能。
​​文献综述:​​ 该问题的相关工作包括AutoGPT、AutoGen、ChatDev、XAgent等常见的LLM Agent框架和应用。

核心内容
​​大模型（LLMs）Agent的定义与组成​​：
​​定义​​：大模型（LLMs）Agent是一种超越简单文本生成的人工智能系统，使用大型语言模型（LLM）作为其核心计算引擎，使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。
​​组成部分​​：LLM充当Agent的大脑，并与规划（planning）、记忆（memory）、工具使用（tool use）等关键组件协作。
​​
规划（Planning）​​：
​​拆解子目标和任务分解​​：Agent能够将大型任务分解为较小、易于管理的子目标，从而高效地处理复杂任务。方法包括Chain of Thought (CoT)、Tree of Thoughts (ToT)、Graph of Thoughts (GoT)和LLM+P等。
​​模型自我反省​​：Agent能够对过去的actions进行自我批评和自我反省，从错误中吸取教训，并在今后的工作中加以改进。方法包括ReAct和Reflexion框架。
​​
记忆（Memory）​​：
​​短期记忆​​：上下文学习即是利用模型的短期记忆学习。
​​长期记忆​​：为Agent提供保留和召回长期信息的能力，通常利用外部向量存储和检索实现。

​​工具使用（Tool Use）​​：
对模型权重丢失的信息，Agent学习调用外部API获取额外信息，包括当前信息、代码执行能力、专有信息源的访问等等。

​​代码实现​​：
​​实例一​​：利用大模型判断做选择，通过构造选择题让大模型从多个选项中选出适合的工具。
​​实例二​​：让大模型通过判断正确选择函数工具并输出，将工具名称换成函数名称，并要求其按照固定格式输出。
​​实例三​​：Agent模板和解析，使用经典的chat zero shot react，分为”Thought”, “Action”, “Observation”三部分。
​​实例四​​：将skylark接入langchain中测试Agent，编写工具函数并接入langchain的Agent。
​​
注入领域知识​​：
​​方法一​​：检索+LLM。先用问题在领域数据库里检索到候选答案，再用LLM对答案进行加工。
​​方法二​​：领域知识微调LLM。把领域知识构建成问答数据集，用SFT让LLM学习这部分知识。

​​常见LLM Agent框架或者应用​​：
AutoGPT、AutoGen、ChatDev、XAgent等。

这篇论文详细介绍了大模型（LLMs）Agent的概念、组成部分、主要能力、代码实现以及如何注入领域知识和常见的应用框架。通过多种方法和技术，LLM Agent能够高效地处理复杂任务，展现自主性和推理能力，具有广泛的应用前景。

这篇论文通过详细的理论解析和代码实现，展示了大模型（LLMs）Agent的强大功能和灵活性，为相关领域的研究和应用提供了重要的参考。

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