GOAT.AI - Task to AI Agents
Pirkimai programoje
1 tūkst.+
Atsisiuntimai
Visiems
info
Apie šią programą
Į tikslą orientuotas agentų užduočių orkestravimas. Iš esmės AI agentai bendraus vienas su kitu, kad atliktų jūsų užduotį.
Pavyzdys: „pasirinkite geriausią kito mėnesio dieną 20 km pusmaratoniui“. AI pradės bendradarbiauti: orų agentas nuskaito prognozes, žiniatinklio paieškos agentas nustato optimalias veikimo sąlygas, o Wolfram agentas apskaičiuoja „geriausią dieną“. Tai sujungto AI menas, supaprastinantis sudėtingas užduotis.
LLM, kaip centrinis autonominių agentų pagrindinis kompiuteris, yra intriguojanti koncepcija. Tokios demonstracijos kaip AutoGPT, GPT-Engineer ir BabyAGI yra paprastos šios idėjos iliustracijos. LLM potencialas apima ne tik gerai parašytų kopijų, istorijų, esė ir programų kūrimą ar užbaigimą; jie gali būti suformuoti kaip galingi bendrųjų užduočių sprendėjai, ir būtent to siekiame kurdami į tikslą orientuotą agentų darbo grupės orkestravimą (GOAT.AI).
Kad LLM agentų darbo grupės sistema egzistuotų ir tinkamai veiktų į tikslą orientuota orkestruotė, trys pagrindiniai pagrindiniai sistemos komponentai turi tinkamai veikti.
– Apžvalga
1) Planavimas
- Tarpinis tikslas ir išskaidymas: agentas suskaido dideles užduotis į mažesnius, valdomus antrinius tikslus, todėl lengviau efektyviai atlikti sudėtingas užduotis.
- Refleksija ir tobulinimas: agentas įsitraukia į savikritiką ir praeities veiksmų savirefleksiją, mokosi iš klaidų ir tobulina būsimų veiksmų metodus, taip pagerindamas bendrą rezultatų kokybę.
2) Atmintis
- Trumpalaikė atmintis: nurodo teksto kiekį, kurį modelis gali apdoroti prieš atsakydamas be jokios kokybės pablogėjimo. Dabartinėje būsenoje LLM gali pateikti atsakymus nepablogindami maždaug 128 000 žetonų kokybės.
- Ilgalaikė atmintis: tai leidžia agentui ilgą laiką saugoti ir atminti neribotą konteksto informacijos kiekį. Tai dažnai pasiekiama naudojant išorinę vektorių saugyklą efektyvioms RAG sistemoms.
3) Veiksmo erdvė
- Agentas įgyja galimybę iškviesti išorines API, kad gautų papildomos informacijos, kurios nėra modelio svoriuose (kurią dažnai sunku pakeisti po išankstinio mokymo). Tai apima prieigą prie dabartinės informacijos, kodo vykdymą, prieigą prie patentuotų informacijos šaltinių ir, svarbiausia, kitų agentų iškvietimą informacijai gauti.
- Veiksmo erdvė taip pat apima veiksmus, kuriais siekiama ne ką nors išgauti, o atlikti konkrečius veiksmus ir gauti rezultatą. Tokių veiksmų pavyzdžiai yra el. laiškų siuntimas, programų paleidimas, priekinių durų atidarymas ir kt. Šie veiksmai paprastai atliekami naudojant įvairias API. Be to, svarbu pažymėti, kad agentai taip pat gali iškviesti kitus agentus, kad būtų galima imtis veiksmų, prie kurių jie turi prieigą.
Pavyzdys: „pasirinkite geriausią kito mėnesio dieną 20 km pusmaratoniui“. AI pradės bendradarbiauti: orų agentas nuskaito prognozes, žiniatinklio paieškos agentas nustato optimalias veikimo sąlygas, o Wolfram agentas apskaičiuoja „geriausią dieną“. Tai sujungto AI menas, supaprastinantis sudėtingas užduotis.
LLM, kaip centrinis autonominių agentų pagrindinis kompiuteris, yra intriguojanti koncepcija. Tokios demonstracijos kaip AutoGPT, GPT-Engineer ir BabyAGI yra paprastos šios idėjos iliustracijos. LLM potencialas apima ne tik gerai parašytų kopijų, istorijų, esė ir programų kūrimą ar užbaigimą; jie gali būti suformuoti kaip galingi bendrųjų užduočių sprendėjai, ir būtent to siekiame kurdami į tikslą orientuotą agentų darbo grupės orkestravimą (GOAT.AI).
Kad LLM agentų darbo grupės sistema egzistuotų ir tinkamai veiktų į tikslą orientuota orkestruotė, trys pagrindiniai pagrindiniai sistemos komponentai turi tinkamai veikti.
– Apžvalga
1) Planavimas
- Tarpinis tikslas ir išskaidymas: agentas suskaido dideles užduotis į mažesnius, valdomus antrinius tikslus, todėl lengviau efektyviai atlikti sudėtingas užduotis.
- Refleksija ir tobulinimas: agentas įsitraukia į savikritiką ir praeities veiksmų savirefleksiją, mokosi iš klaidų ir tobulina būsimų veiksmų metodus, taip pagerindamas bendrą rezultatų kokybę.
2) Atmintis
- Trumpalaikė atmintis: nurodo teksto kiekį, kurį modelis gali apdoroti prieš atsakydamas be jokios kokybės pablogėjimo. Dabartinėje būsenoje LLM gali pateikti atsakymus nepablogindami maždaug 128 000 žetonų kokybės.
- Ilgalaikė atmintis: tai leidžia agentui ilgą laiką saugoti ir atminti neribotą konteksto informacijos kiekį. Tai dažnai pasiekiama naudojant išorinę vektorių saugyklą efektyvioms RAG sistemoms.
3) Veiksmo erdvė
- Agentas įgyja galimybę iškviesti išorines API, kad gautų papildomos informacijos, kurios nėra modelio svoriuose (kurią dažnai sunku pakeisti po išankstinio mokymo). Tai apima prieigą prie dabartinės informacijos, kodo vykdymą, prieigą prie patentuotų informacijos šaltinių ir, svarbiausia, kitų agentų iškvietimą informacijai gauti.
- Veiksmo erdvė taip pat apima veiksmus, kuriais siekiama ne ką nors išgauti, o atlikti konkrečius veiksmus ir gauti rezultatą. Tokių veiksmų pavyzdžiai yra el. laiškų siuntimas, programų paleidimas, priekinių durų atidarymas ir kt. Šie veiksmai paprastai atliekami naudojant įvairias API. Be to, svarbu pažymėti, kad agentai taip pat gali iškviesti kitus agentus, kad būtų galima imtis veiksmų, prie kurių jie turi prieigą.
Atnaujinta
Norint užtikrinti saugą pirmiausia reikia suprasti, kaip kūrėjai renka ir bendrina jūsų duomenis. Duomenų privatumo ir saugos praktika gali skirtis, atsižvelgiant į jūsų naudojimą, regioną ir amžių. Kūrėjas pateikė šią informaciją ir gali atnaujinti per laiką.
Ši programa gali bendrinti šių tipų duomenis su trečiosiomis šalimis
Nuotraukos ir vaizdo įrašai ir Failai ir dokumentai
Ši programa gali rinkti šių tipų duomenis
Nuotraukos ir vaizdo įrašai, Failai ir dokumentai ir Programų veikla
Perduodami duomenys šifruojami
Galite pateikti duomenų ištrynimo užklausą
Kas naujo
Minor improvements to AI models
