Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Việc xây dựng ứng dụng tác nhân Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) yêu cầu bốn thành phần chính: lõi tác nhân, mô-đun bộ nhớ, công cụ tác nhân và mô-đun lập kế hoạch. Các thành phần này rất cần thiết cho dù tác nhân được thiết kế để trả lời câu hỏi, nhiệm vụ đa phương thức hay nhóm tác nhân. Có nhiều khung triển khai có thể được xem xét trong quá trình thiết kế, từ nguồn mở đến các khung sẵn sàng sản xuất.

Nếu bạn chưa quen với việc phát triển đại lý LLM, chúng tôi có sẵn một số tài nguyên để giúp bạn bắt đầu. Chúng bao gồm tổng quan về hệ sinh thái nhà phát triển, các khung có sẵn và sách được đề xuất. Các khung triển khai hiện có sẵn bao gồm tác nhân LangChain, tác nhân LLaMaIndex, tác nhân HayStack, AutoGen, AgentVerse, ChatDev và Generative Agent. Việc lựa chọn khung phần lớn phụ thuộc vào chi tiết của đường ống và các yêu cầu của dự án.

Khi nói đến các khung đa tác nhân, sự khác biệt chính là việc bao gồm một lớp "thế giới". Điều này là cần thiết để quản lý nhiều tác nhân và xây dựng môi trường trong đó chúng tương tác với nhau, với người dùng và các công cụ trong môi trường. Thách thức nằm ở chỗ thế giới của mỗi ứng dụng là khác nhau, đòi hỏi các bộ công cụ tùy chỉnh để xây dựng môi trường mô phỏng, quản lý trạng thái thế giới và thiết lập các giao thức liên lạc để quản lý lưu lượng giữa các tác nhân.

Đối với những người đang cân nhắc việc xây dựng một tác nhân trả lời câu hỏi, có sẵn hướng dẫn để hướng dẫn các nhà phát triển trong quá trình xây dựng một tác nhân có thể khai thác thông tin từ báo cáo doanh thu. Điều này bao gồm việc xây dựng một mô-đun bộ nhớ để theo dõi tất cả các câu hỏi được hỏi, một mô-đun lập kế hoạch để chia nhỏ các câu hỏi phức tạp thành các phần đơn giản hơn và các công cụ để tìm kiếm và thực hiện các phép tính toán học. Bước cuối cùng là kết hợp các thành phần này để tạo ra một tác nhân hoạt động. nước xốt: