Agents: 一个开源的自主语言代理框架_开源框架 agents csdn

概述

Agents是一个开源的框架，专门用于训练自主语言代理。这个框架的灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习程序。我们将语言代理的代理管道类比为神经网络的计算图，代理管道中的节点对应于神经网络中的层，而节点的提示和工具对应于层的权重。通过这种方式，我们能够在代理训练的上下文中实现连接主义学习的主要组成部分，即反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重。

安装

从Git仓库安装

要从Git仓库安装Agents，可以使用以下命令：

pip install git+https://github.com/aiwaves-cn/agents@master
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本地开发安装

如果您希望进行本地开发，可以克隆仓库并进行本地安装：

git clone -b master https://github.com/aiwaves-cn/agents
cd agents
pip install -e .
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主要功能

符号学习

Agent符号学习是一个系统化的框架，用于训练语言代理。这个框架通过设计精良的提示管道，实现了损失函数、反向传播和权重优化器在代理训练中的应用。训练示例首先进行“前向传递”（agent执行），并在每个节点中存储输入、输出、提示和工具使用情况，形成“轨迹”。随后，我们使用基于提示的损失函数评估结果，产生“语言损失”。接着，我们沿着轨迹从最后一个节点到第一个节点反向传播语言损失，生成文本分析和反思，我们称之为语言梯度。最后，我们根据语言梯度使用另一个精心设计的提示更新每个节点中的所有符号组件以及由节点及其连接组成的计算图。

多代理系统优化

我们的方法还自然地支持优化多代理系统，可以将节点视为不同的代理，或者允许多个代理在一个节点中采取行动。

最新新闻

更新发布

[2024-06-25] 我们发布了Agents 2.0，这是对原始库的重大更新，增加了对代理学习和评估的支持。

引用

如果您在研究中发现我们的库有用，请考虑引用以下文章：

@article{zhou2023agents,
      title={Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents}, 
      author={Wangchunshu Zhou and Yuchen Eleanor Jiang and Long Li and Jialong Wu and Tiannan Wang and Shi Qiu and Jintian Zhang and Jing Chen and Ruipu Wu and Shuai Wang and Shiding Zhu and Jiyu Chen and Wentao Zhang and Ningyu Zhang and Huajun Chen and Peng Cui and Mrinmaya Sachan},
      year={2023},
      eprint={2309.07870},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
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开源许可证

Agents遵循Apache-2.0许可证，这意味着您可以自由使用、修改和分发该软件，但需要保留原始许可证和版权声明。

社区与贡献者

Agents项目由一个活跃的社区维护，目前有22个贡献者。如果您有兴趣参与项目开发或有任何问题，可以通过GitHub上的讨论区与我们联系。

资源

• 项目主页
• 文档
• 安装指南

希望这一框架能对您的研究和开发工作有所帮助。