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アクションプランニング

  • AutoAct

    AutoAct 是一個開源的人工智慧代理框架，能夠基於大型語言模型進行推理、規劃，並動態調用工具來實現任務自動化。
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    AutoAct 是什麼？
    AutoAct 旨在透過將基於LLM的推理與結構化規劃和模組化工具整合，來簡化智能代理的開發。它具有一個規劃器，能產生動作序列，還有一個工具包定義與調用外部API，以及一個記憶模組來維護上下文。配備日誌記錄、錯誤處理和可配置政策，AutoAct支援對資料分析、內容生成和互動助手等任務進行端對端的穩健自動化。開發者可自訂工作流程、擴充工具並在本地或雲端部署代理。
    AutoAct 核心功能
    • LLM整合
    • 模組化規劃引擎
    • 動態調用工具
    • 記憶與上下文追蹤
    • 提示管理
    • 日誌與除錯
    AutoAct 優缺點

    缺點

    由於需要管理多個子代理，可能增加複雜性。
    更多的規劃輪次導致上下文變長，可能逐漸偏離原始任務。
    關於定價或商業使用的細節有限。

    優點

    不需要大量標註資料或依賴封閉源碼模型進行訓練。
    支持自動劃分子代理以分而治之解決任務。
    在基準數據集上表現強勁，或優於現有基線。
    實現多代理自我規劃與任務協作，提高邏輯推理和工具使用能力。
    開源代碼和論文可用，促進透明性和可擴展性。

  • Agents with ADK

    一個開源框架，能夠啟用具備模組化工具包和多代理協調的LLM驅動代理。
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    Agents with ADK 是什麼？
    Agents with ADK是一個開源的Python框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的智能代理建立。它包含模組化的代理範本、內建記憶管理、工具執行介面，以及多代理協調功能。開發者能快速插入自定義功能或外部API，配置規劃與推理流程，並監控代理互動。該框架支援與流行的LLM供應商整合，並提供日誌、重試邏輯，以及用於生產部署的擴展性。
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