基于开源模型搭建Agent系统教程

作者信息

【原文作者】 NLP前沿
【作者简介】 日更，近3天较实用的论文速读，这里的选文真的很干很前沿！！！
【微 信 号】 gh_ba5b38eb9e0f

文章摘要

【关 键 词】 语言模型、代理系统、内部工作、挑战、实际应用

这篇文章主要介绍了使用大型语言模型（LLMs）作为代理系统的概念，重点介绍了ReAct代理的内部工作原理和挑战。

文章首先解释了LLM Agent的定义和其在任务完成中的作用，然后通过一个玩具示例展示了ReAct代理的内部工作原理。接着讨论了代理系统中的挑战，包括选择合适的工具、严谨的参数格式和高效地利用观察到的信息。

随后介绍了如何使用LangChain来运行代理系统，并展示了代理处理输入的过程。最后，文章对开源LLMs作为通用推理代理的表现进行了评估，比较了几个英文模型的性能。

总的来说，文章围绕LLM Agent的概念展开，介绍了其内部工作原理、挑战和实际应用，并对开源LLMs作为通用推理代理的表现进行了评估。

原文信息

【原文链接】 阅读原文
【原文字数】 1846
【阅读时长】 7分钟