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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。

4. Actio

本文标签： 智能 Agent AutoGPT

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