Агенты: Открытая платформа для автономных языковых агентов

Agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents

September 14, 2023

Авторы: 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

Аннотация

Последние достижения в области больших языковых моделей (LLM) позволяют исследователям и разработчикам создавать автономные языковые агенты, способные автоматически решать различные задачи и взаимодействовать с окружением, людьми и другими агентами с использованием естественно-языковых интерфейсов. Мы рассматриваем языковые агенты как перспективное направление в развитии искусственного общего интеллекта и представляем библиотеку Agents, открытый исходный код которой направлен на то, чтобы сделать эти достижения доступными для более широкой аудитории, не являющейся специалистами в данной области. Библиотека Agents тщательно разработана для поддержки ключевых функций, включая планирование, память, использование инструментов, взаимодействие между несколькими агентами и детализированный символьный контроль. Agents удобна в использовании, так как позволяет неспециалистам создавать, настраивать, тестировать, оптимизировать и развертывать современные автономные языковые агенты с минимальным объемом программирования. Библиотека также ориентирована на исследователей, поскольку её модульная архитектура делает её легко расширяемой. Agents доступна по адресу 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.