AIWaves AgentsAtviras adaptacinis LLM šablonas, skirtas statyti, treniruoti ir pristatyti nepriklausomas kalbos agentus.

AIWaves Agents yra atvirųjų adaptacinis LLM šablonas, skirtas statyti, treniruoti ir pristatyti nepriklausomas kalbos agentus. Jis buvo atnaujintas iki 2.0, kuris pridžiaujo supportą agentų mokymuisi bei vertinimui per simbolinį mokymą, sisteminis šablonas, kuris yra įkvėstas tiesioginės tinklo treniravimo. Šablonas leidžia treniruoti kalbos agentus, kurdama panašumą tarp agentų grandinės ir tiesioginių tinklo skaičiavimo grafų. Šablonas veikia taip, kad pirmiausia vykdo agentą ir įrašo juo pasiektą trajektoriją, įskaitant įvestis, išvestis, prašymus bei technologijų naudojimą. Tada išvertėja pasekmę naudodama kalbą pagrįstą praradimo funkciją , atgręžia netekusį praradą, kad būtų išreikšta kalbinės gradiento pagrindu ir nujaučia agento simbolinę dalį kartu. Šis procesas leidžia agentams mokytis ir pritaikyti iki kito. Agentų 2.0 taip pat pridžiaujo supportą optimizuoti miltinis sistemų, kad traktavus nodes kaip skirtingus agentus arba leidžia daugeliui agentų veikti vieno node. Šablonas yra suprojektuotas būti išvengiamas ir paprastas, pritvirtinantis įvairius taikymus ir tyrinėjimo kryptis. Projektas teikia instrukcijų įrenginį, įskaitant variantus įkelti iš Git saugyklos arba skirti vietiniam tyrinėjimui. Taip pat jis teikia paminėjimus susijusiems tyriniams straipsniams. Šablono stiprumai priežasčių yra jo novatoriškas pristatymas agentų mokymuisi bei jo galimybė pereiti mokslinį darbą nepriklausomų kalbos agentų srityje. Tačiau jo kompleksumas bei priklausomumas iš gerai sukurtų prašymų grandinių gali pasireikšti kliūtimis naudotojams. **Svarbiausi požymiai:** - Nepriklausomoji kalbos agentų palaikymas - Kalbos agentų treniravimas - Kalbos agentų pristatymas - Savaeivis agentai leidžiantys - Privalumai: - Palaikymas nepriklausomų kalbos agentų. - Galimybė treniruoti ir pristatyti kalbos agentus - Leidžia išlikti savais agentams. Savais agentai leidžiantys, Kėlimai: Šablono priklausomumas simbolinio mokymo bei gerai sukurtų prašymų grandinių gali priežasčiuti naudotojų kompleksumui. Sistemos performanca ir efektyvumas gali garsiai priklausuti kokybės šioms prašymų grandinioms. Taip pat kaip ir kiekvienas atvirųjų projektų klausimas, dokumentacija gali skirti pasikeisti pagal naudotojo patirtį. Taip pat gali būti apribojimų šioms kūryboje bei visos kitose taikomose srityse.