Agents : Un cadre open-source pour les agents langagiers autonomes
Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents
September 14, 2023
Auteurs: 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
Résumé
Les récentes avancées dans les modèles de langage à grande échelle (LLMs) permettent aux chercheurs et aux développeurs de créer des agents linguistiques autonomes capables de résoudre automatiquement diverses tâches et d'interagir avec des environnements, des humains et d'autres agents via des interfaces en langage naturel. Nous considérons les agents linguistiques comme une direction prometteuse vers l'intelligence artificielle générale et publions Agents, une bibliothèque open-source visant à rendre ces avancées accessibles à un public non spécialiste plus large. Agents est soigneusement conçu pour prendre en charge des fonctionnalités importantes telles que la planification, la mémoire, l'utilisation d'outils, la communication multi-agents et le contrôle symbolique granulaire. Agents est convivial, permettant aux non-spécialistes de construire, personnaliser, tester, ajuster et déployer des agents linguistiques autonomes de pointe sans nécessiter beaucoup de codage. La bibliothèque est également adaptée à la recherche, car sa conception modulaire la rend facilement extensible pour les chercheurs. Agents est disponible à l'adresse 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.