Agenten: Ein Open-Source-Framework für autonome Sprachagenten

Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents

September 14, 2023

Autoren: Wangchunshu Zhou, Yuchen Eleanor Jiang, Long Li, Jialong Wu, Tiannan Wang, Shi Qiu, Jintian Zhang, Jing Chen, Ruipu Wu, Shuai Wang, Shiding Zhu, Jiyu Chen, Wentao Zhang, Ningyu Zhang, Huajun Chen, Peng Cui, Mrinmaya Sachan

cs.AI

Zusammenfassung

Jüngste Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) ermöglichen es Forschern und Entwicklern, autonome Sprachagenten zu erstellen, die automatisch verschiedene Aufgaben lösen und mit Umgebungen, Menschen und anderen Agenten über natürliche Sprachschnittstellen interagieren können. Wir betrachten Sprachagenten als eine vielversprechende Richtung hin zur künstlichen allgemeinen Intelligenz und stellen Agents vor, eine Open-Source-Bibliothek mit dem Ziel, diese Fortschritte einem breiteren, nicht spezialisierten Publikum zugänglich zu machen. Agents ist sorgfältig entwickelt, um wichtige Funktionen wie Planung, Gedächtnis, Werkzeugnutzung, Multi-Agenten-Kommunikation und fein abgestimmte symbolische Steuerung zu unterstützen. Agents ist benutzerfreundlich, da es Nicht-Spezialisten ermöglicht, state-of-the-art autonome Sprachagenten zu erstellen, anzupassen, zu testen, zu optimieren und bereitzustellen, ohne viel programmieren zu müssen. Die Bibliothek ist auch forschungsfreundlich, da ihr modularer Aufbau eine einfache Erweiterbarkeit für Forscher ermöglicht. Agents ist verfügbar unter https://github.com/aiwaves-cn/agents.

English

Recent advances on large language models (LLMs) enable researchers and developers to build autonomous language agents that can automatically solve various tasks and interact with environments, humans, and other agents using natural language interfaces. We consider language agents as a promising direction towards artificial general intelligence and release Agents, an open-source library with the goal of opening up these advances to a wider non-specialist audience. Agents is carefully engineered to support important features including planning, memory, tool usage, multi-agent communication, and fine-grained symbolic control. Agents is user-friendly as it enables non-specialists to build, customize, test, tune, and deploy state-of-the-art autonomous language agents without much coding. The library is also research-friendly as its modularized design makes it easily extensible for researchers. Agents is available at https://github.com/aiwaves-cn/agents.