LLM Coordination은 여러 대규모 언어 모델 간의 상호작용을 조율하여 복잡한 작업을 해결하는 개발자 중심의 프레임워크입니다. 고수준 목표를 하위 작업으로 분해하는 계획 구성요소, 외부 지식 데이터소스에서 컨텍스트를 source하는 검색 모듈, 전문 LLM 에이전트에 작업을 배포하는 실행 엔진을 제공합니다. 결과는 피드백 루프로 집계되어 결과를 개선합니다. 통신, 상태 관리, 파이프라인 구성을 추상화하여 자동화 고객 지원, 데이터 분석, 보고서 생성, 다단계 추론 등 애플리케이션에 적합한 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 사용자는 플래너를 맞춤 설정하고 에이전트 역할을 정의하며 자신의 모델을 원활하게 통합할 수 있습니다.
LLM Coordination 핵심 기능
작업 분해 및 계획
검색 증강 컨텍스트 소싱
멀티 에이전트 실행 엔진
반복적 개선을 위한 피드백 루프
구성 가능한 에이전트 역할과 파이프라인
로그 기록 및 모니터링
LLM Coordination 장단점
단점
특히 공동 계획에서의 조정 추론에 있어 전체적인 정확도가 상대적으로 낮아 개선의 여지가 큽니다.
주로 연구 및 벤치마킹에 초점을 맞추고 있으며 최종 사용자용 상업 제품이나 도구가 아닙니다.
연구 코드 및 벤치마크 외의 가격 모델 또는 가용성에 대한 정보가 제한적입니다.
장점
LLM의 다중 에이전트 조정 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크를 제공합니다.
다양한 LLM의 통합을 용이하게 하는 플러그 앤 플레이 인지 아키텍처를 도입했습니다.
GPT-4-turbo와 같은 LLM이 강화 학습 방법에 비해 조정 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.
다중 에이전트 협력 내에서 마음 이론 및 공동 계획과 같은 주요 추론 기술을 자세히 분석할 수 있습니다.
AppReview for Power Apps는 사용자가 Power Apps 솔루션이나 레거시 앱 zip 파일을 업로드할 수 있도록 하여 코드 검토 프로세스를 단순화합니다. 이 확장 프로그램은 자동으로 중요한 정보를 추출하고 코드를 모범 사례 및 일반 표준에 따라 평가하여 개발자와 조직이 고품질의 앱을 유지할 수 있도록 합니다. 이 자동화된 프로세스는 시간을 절약할 뿐만 아니라 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움을 주어 애플리케이션이 효과적으로 작동하고 업계 표준에 따라 제작되도록 보장합니다.
LLM Coordination은 동적 계획, 검색, 실행 파이프라인을 통해 여러 LLM 기반 에이전트를 조정하는 Python 프레임워크입니다.00