Agentes: Un marco de código abierto para agentes lingüísticos autónomos

Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents

September 14, 2023

Autores: 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

Resumen

Los recientes avances en los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés) permiten a investigadores y desarrolladores construir agentes de lenguaje autónomos que pueden resolver automáticamente diversas tareas e interactuar con entornos, humanos y otros agentes utilizando interfaces de lenguaje natural. Consideramos a los agentes de lenguaje como una dirección prometedora hacia la inteligencia artificial general y presentamos Agents, una biblioteca de código abierto con el objetivo de hacer accesibles estos avances a una audiencia más amplia y no especializada. Agents ha sido cuidadosamente diseñada para soportar características importantes como planificación, memoria, uso de herramientas, comunicación multiagente y control simbólico detallado. Agents es fácil de usar, ya que permite a los no especialistas construir, personalizar, probar, ajustar y desplegar agentes de lenguaje autónomos de última generación sin necesidad de mucha codificación. La biblioteca también es amigable para la investigación, ya que su diseño modular la hace fácilmente extensible para los investigadores. Agents está disponible en 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.