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專為高效與穩定性設計的맥락 기반 AI 지원工具,是實現專業成果的不二選擇。
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LLM Coordination
LLM Coordination 是一個 Python 框架,通過動態規劃、檢索和執行管道協調多個基於 LLM 的代理。
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LLM Coordination 是什麼?
LLM Coordination 是一個以開發者為中心的框架,協調多個大型語言模型之間的互動以解決複雜任務。它提供一個規劃組件,將高層次目標分解為子任務,一個從外部知識庫獲取上下文的檢索模塊,以及一個將任務分派給專業 LLM 代理的執行引擎。結果通過反饋循環進行匯總,以改進結果。通過抽象化通信、狀態管理和管道配置,它能快速原型化多代理 AI 工作流程,應用於自動客戶支持、數據分析、報告生成及多步推理等場景。用戶可以自定義規劃器,定義代理角色,並無縫集成自己的模型。
LLM Coordination 核心功能
任務拆解與規劃
檢索增強的上下文提供
多代理執行引擎
反饋循環以反覆完善
可配置的代理角色與管道
日誌記錄與監控
LLM Coordination 優缺點
缺點
整體的協調推理準確度,尤其是聯合規劃,仍然相對較低,顯示有顯著的改進空間。
主要專注於研究和基準測試,而非面向終端用戶的商業產品或工具。
關於定價模型或超出研究代碼及基準測試的可用性資訊有限。
優點
提供一個新穎的基準,專門用於評估LLM的多代理協調能力。
引入一個即插即用的認知架構以促進各種LLM的整合與協調。
展示了如GPT-4-turbo等LLM在協調任務中相較於強化學習方法的強大表現。
能詳細分析多代理協作中的關鍵推理技能,如心智理論和聯合規劃。
LLM Coordination 定價
有免費方案
No
免費試用詳情
定價模式
是否需要信用卡
No
有終身方案
No
計費頻率
最新價格,請訪問:
https://eric-ai-lab.github.io/llm_coordination/
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