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在过去的几个月中，与自主人工智能代理相关的研究工作显着增加，特别是在大语言模型（LLM）的背景下，改变了人们与互联网或网络交互的方式 - 无论是发送电子邮件，谈判、制造产品、采购、履行订单，甚至预订机票，甚至在不久的将来如何建立LLM。
LLM目前依赖于人类指导，缺乏自主推理，而自主代理可以独立运行，做出实时决策并适应不断变化的场景。自主代理的一项令人兴奋的应用是它们能够提高LLM的表现。他们在多代理对话中进行协作，使LLM能够通过反馈和推理交流进行改进。
微软最近提出了 AutoGen，这是一个框架，可以使用多个能够相互通信的代理来构建 LLM 应用程序。同样，Google DeepMind 最近发表了一篇论文“How FaR Are Large Language Models From Agents with Theory-of-Mind?”甚至 Meta 的 Shepherd：语言模型生成评论家也谈到了相同的自主 AI 代理通过以下方式增强和执行任务：他们自己。
其他论文还包括 SELF: Language-Driven Self-Evolution for Large Language Model 和 SelfEvolve: A Code Evolution Framework via Large Language Models。
OpenAI 还准备在下个月的 DevDay 上推出类似的产品，据称名为 JARVIS。
AutoGen
例如，微软的 AutoGen 利用LLM来创建能够学习、适应甚至编码的多功能代理。这种能力的融合，再加上缓存和人工干预等功能，使人工智能系统能够不断发展和繁荣。
AutoGen 简化了下一代 LLM 应用程序的创建，自动化和优化复杂的工作流程。该AI代理支持多种对话模式，开发人员可以自定义代理交互。它为不同的应用提供了多种工作系统，并且可以替代OpenAI的工具来增强推理API。
MusicAgent
微软研究人员最近推出了 MusicAgent，这是一个由LLM支持的音乐领域自主代理。据称，该人工智能代理可以帮助开发人员自动分析用户请求并选择合适的工具作为解决方案。他们的新框架直接集成了来自各种来源的众多音乐相关工具，包括 Hugging Face、GitHub、网络搜索等。
除此之外，研究人员还调整了自主工作流程，以实现音乐任务的更好兼容性，从而允许用户扩展其工具集。希望将更多与音乐相关的功能集成到 MusicAgent 中。
MiniAGI
MiniAGI 是一个简单的自主代理，可与 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 无缝协作。它使用强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记忆。此外，它还具有内心独白和自我批评的能力。
Multi-GPT
Multi-GPT 是一个实验性多代理系统，具有协作完成任务的“expertGPT”。每个 ExpertGPT 都拥有单独的短期和长期记忆以及与他人沟通的能力。用户可以分配任务，expertGPT 将共同完成任务。
该系统提供互联网接入以进行信息收集和搜索。它有效地管理短期和长期记忆。它使用 GPT-4 实例进行文本生成，提供对流行网站和平台的访问，并包括使用 GPT-3.5 的文件存储和摘要。这使得 Multi-GPT 成为满足各种任务和数据管理需求的多功能工具。
BeeBot
BeeBot 是一款自主人工智能助手，旨在简化和自动化各种实际任务。借助 BeeBot，用户可以体验通过 AutoPack 选择工具的便利，并随着任务的发展灵活地获取其他工具。此外，内置持久性确保 BeeBot 能够记住和回忆信息，使其成为更可靠的助手。
得益于其 REST API（遵循名为 e2b 的通用标准），它可以轻松地与不同的系统和服务配合使用。BeeBot 还通过使用 websocket 服务器实时共享更新，让您随时了解情况。它适用于存储文件的不同方式，例如内存中、计算机上或数据库中。
Baby AGI
Baby AGI 是一个 Python 脚本，通过使用 OpenAI 和 Pinecone API 以及 LangChain框架来简化任务管理。这个人工智能驱动的系统擅长根据预定义的目标创建、组织、确定优先级和执行任务，所有这些都是从过去的任务中学到的。
Baby AGI 利用 OpenAI 的自然语言处理 (NLP) 功能来制定符合既定目标的新任务。Pinecone 充当存储任务结果和检索上下文的存储库，而 LangChain 框架则处理决策。
来源：AIcore
发布人：暖色
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