AutoGPT, BabyAGI, CAMEL - GitHub 明星项目解析

CSDN精品课 2024-06-24 12:07:47

课时名称课时知识点
AutoGPT, BabyAGI, CAMEL - GitHub 明星项目解析本课将带你解析当前 GitHub 上最受关注的几个开源 Agent 项目,包括AutoGPT,BabyAGI 和 CAMEL。你将了解它们的架构设计和核心代码实现。通过一个实战案例,你将学习如何基于这些明星开源项目构建自己的 Agent 应用，并快速掌握当前最前沿的 Agent 开发技术,启发你的创意灵感。 1. 开源 Agent 项目介绍 2. 架构解析和核心代码讲解 3. 实战:基于明星开源项目构建 Agent 应用
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【AI】最近较火的11个开源AI智能体框架深度分析（爆肝！！！）
本文对比分析列出的11个**智能体框架**项目，包括它们的运行原理、架构设计、核心功能、优势亮点以及社区反馈。各项目在多智能体协 作、工具集成、任务规划等方面各有特色，下面分述每个项目的关键点。
基于近半年Twitter与Github趋势分析_12大分类500+ChatGPT最新开源GitHub存储库（涵盖ChatGPT开发全框架、全编程语言及教程）——每周更新
随着OpenAI的ChatGPT的爆火，短短数月，围绕着ChatGPT的各种应用层出不穷，根据近半年的Twitter及Github趋势分析，基于1000多个抽取的存储库，博主整理了一个专门用于与ChatGPT相关的开源GitHub存储库的资源列表。这些资源包括不同编程语言代码实现、nlp知识、教程、开发框架、模型微调等丰富多样的内容，它们将有助于你更加深入地理解并运用ChatGPT技术。
【Agent系列】详细调研总结19种主流Agent框架
本文系统梳理了Agent技术的发展脉络，从基础概念到主流框架。首先定义了Agent作为能感知环境并采取行动的智能体，其核心是感知-规划-行动的闭环过程。重点介绍了ReAct决策框架及其变种Plan-and-Execute ReAct的工作机制。随后详细列举了当前主流的Single-Agent（如AutoGPT、BabyAGI）和Multi-Agent（如MetaGPT、AutoGen）框架，并概述了它们的应用场景。文章为理解Agent技术提供了清晰的技术图谱，展现了从基础理论到工程实践的完整发展路径。
Hello-agent TASK01
要理解智能体的运作，我们必须先理解它所处的任务环境。在人工智能领域，通常使用PEAS模型来精确描述一个任务环境，即分析其性能度量(Performance)环境(Environment)执行器(Actuators)和传感器(Sensors)。以上文提到的智能旅行助手为例，下表1.2展示了如何运用PEAS模型对其任务环境进行规约。在实践中，LLM智能体所处的数字环境展现出若干复杂特性，这些特性直接影响着智能体的设计。记忆和探索能力】首先，环境通常是部分可观察的。
LangChain拾遗和LangChain版AutoGPT实现
Chat Model：使LLM获得聊天对话能力，更重要的是使LLM获得能力（System，Human，AI，Function角色）Chat Prompt Template：提供了便捷维护的与的接口LangChain中通过SelfHostedModel的抽象来支持ChatGLM。
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