AIWaves AgentsOffene, adaptive LLM-Framework für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen autonomer Sprachagenten.

AIWaves Agents ist ein offenes, adaptives LLM-Framework für das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von autonomeren Sprachagenten. Es wurde aktualisiert zu Agents 2.0, das die Unterstützung für das Lernen und die Bewertung von Agenten durch symbolisches Lernen bietet, ein systematisches Framework, das sich von dem Training von Neuronennetzwerken ableitet. Dieses Framework ermöglicht die Eingabe von Befehlen für Sprachagenten durch das Erstellen einer Analogie zwischen Agenten-Pipelines und computationalen Graphen von Neuronennetzwerken. Das Framework funktioniert, indem es zuerst einen Agenten ausführt, seinen Trajectory speichert, einschließlich Eingaben, Ausgaben, Prompt-Texte und Tool-Gebräuchen. Dann wird das Ergebnis über eine sprachenbezogene Verlustfunktion bewertet, die Verlustrückkopplung verwendet, um die Sprachgradienten zu berechnen, und die symbolischen Komponenten des Agenten entsprechend aktualisiert. Dieser Prozess ermöglicht es Agenten, zu lernen und sich im Laufe der Zeit anzupassen. Agents 2.0 unterstützt auch die Optmierung multiplizierter Agentensysteme, indem es Knoten als verschiedene Agenten oder mehrere Agenten innerhalb eines Knotens betrachten kann. Das Framework wurde so konzipiert, dass es flexibel und erweiterbar ist und verschiedene Anwendungen und Forschungsausrichtungen unterstützt. Das Projekt bietet einen Installationsleitfaden, der Optionen für das Installieren aus dem Git-Repository oder für eine lokale Entwicklung umfasst. Darüber hinaus umfasst es Verweise auf verwandte Forschungsberichte. Die Stärken der Agenten liegen in ihrer innovativen Annäherung am Lernen von Agenten und ihrem Potenzial zur Förderung der Forschung in autonomen Sprachagenten. Es liegt jedoch auch in der Komplexität des Frameworks und seiner Abhängigkeit vom sorgfältigen Design der Prompt-Pipelines ihre Schwäche, die sich als Herausforderung für Benutzer darstellen kann.