Agents：以数据为中心、自我进化的自主语言代理的开源框架

Agents简介

Agents是由AIWaves开发的一种先进的语言代理框架，它通过结合大型语言模型（LLMs）的强大计算能力和复杂的提示技术，使得这些代理能够自主解决现实世界中的复杂任务。该框架支持以数据为中心的学习方法，允许语言代理在环境中自我学习和进化，从而向实现通用人工智能（AGI）迈出了重要一步。AIWaves团队通过开源这一框架，鼓励和促进了数据驱动的代理学习研究的进一步发展。

Agents主要功能

1. 自我优化: Agents框架允许语言代理自主优化其性能，无需人工干预。
2. 数据驱动学习: 采用数据为中心的方法，使代理能够从数据中学习并适应新任务。
3. 复杂任务处理: 支持将复杂任务分解为子任务，并为每个子任务设计合适的提示和工具。
4. 多步任务执行: 能够执行涉及多步骤的复杂任务，如软件开发和创意写作。
5. 符号学习: 模仿连接主义学习算法，使用符号优化器来优化代理的符号网络。
6. 自适应更新: 代理在部署后能够根据环境反馈自我更新，实现自我进化。
7. 开源框架: 促进研究社区的协作和创新，加速通用人工智能的发展。

Agents技术原理

1. 符号网络: 将代理视为符号网络，其中可学习的权重由提示、工具及其组合方式定义。
2. 连接主义学习模拟: 设计了模仿神经网络训练中反向传播和梯度下降算法的符号学习过程。
3. 自然语言处理: 使用自然语言的权重、损失和梯度的模拟来进行优化，而不是处理数值权重。
4. 损失函数: 设计了基于自然语言的损失函数，用于评估代理执行结果。
5. 梯度反传: 从最后一个节点到第一个节点反向传播语言损失，生成语言梯度。
6. 符号优化器: 使用设计精良的提示管道作为符号优化器，优化代理系统中的符号组件。
7. 批量训练: 采用批量处理的方式来提高优化的稳定性和效率。
8. 多代理系统优化: 支持多代理系统的优化，考虑节点作为不同代理或允许多个代理在一个节点中采取行动。
9. 环境适应性: 代理能够根据环境反馈进行自我调整，以更好地适应任务需求。

Agents应用场景

1. 客户服务自动化: 利用语言代理自动回答客户咨询，提供24/7的即时服务。
2. 高级数据分析: 通过自然语言提示指导代理进行复杂的数据挖掘和分析任务。
3. 软件开发辅助: 代理根据需求文档自动生成或优化代码，提高开发效率。
4. 创意写作与内容生成: 代理创作文章、故事或营销内容，提供创意支持。
5. 教育与学习: 作为虚拟助教，提供个性化的学习指导和答疑服务。
6. 企业决策支持: 分析商业数据，提供策略建议，辅助企业决策制定。

Agents项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/aiwaves-cn/agents
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2406.18532