LLM Agent（或者LLM as Agent）总结 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/WuKowaDO9ij6yNkpWewcDTWznJc3 常见LLM Agent框架或者应用： · 3.1 AutoGPT. 可以说是LLM Agent的鼻祖了。 · 3.2 AutoGen. 微软发布的AutoGen agent是可定制的、可对话的，并能以各种模式运行，这些模式采用 ...
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AI Agent 阶段性总结与创投观察 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Uwh7wnNN0iWbwqknboocnmMlnbe完整的AI Agent 决策流程分为8 个步骤：感知、记忆、规划路径、使用工具、行动、执行、反馈、学习。 4. AI Agent 主流框架. 4.1 单智能体框架. AutoGPT. 开发者：AutoGPT 由 ...
AI Agent万字长文总结：规划, 工具, 执行, 记忆 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Y5vwwkyc2iDfunkNrVgcyfERnNe使用AutoGen，开发人员还可以灵活定义agent交互行为。自然语言和计算机代码都可用于为不同的应用编程灵活的对话模式。AutoGen 可作为一个通用框架，用于构建具有不同 ...
AI Agent能否总结文档和电子表格 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/IaZwwoj9fi5pHZk9OE9cDHrFnNg/a9框架网址：https://github.com/microsoft/autogen. AutoGen是一个支持使用多个智能体(Agent)开发LLM应用程序的框架，这些Agent可以相互对话来解决任务。AutoGen的智能体 ...
吴恩达总结的AI Agent四种模式：各自有何特点？
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Bt1bw7ns7itObLk8LTTcTBh8njf/a5吴恩达总结的四种Agent模式 ... 图3呈现的就是吴恩达划分的四种模式，其中，相对经典、业界广泛使用的是前两种：Reflection 和Tool Use，而Planning 和Multi-agent 属于比较新颖 ...
主流Agent框架之XAgent - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/KZ3cw8vasiERe2kORvQcc0iuntK/a2对模型权重丢失的信息，agent学习调用外部API获取额外信息，包括当前信息、代码执行能力、专有信息源的访问等等。 二、主流Agent框架. 2.1. XAgent. XAgent是面壁智能联合 ...
Agent在2024年大模型应用开发框架中的角色是否更加重要？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EQGzwZ4kLiy3IokV4ECcV8senVe/ah代理是一个非常通用的、基于提示的组件，它使用大型语言模型，并采用推理来回答超出提取式或生成式问答能力的复杂问题。它对于必须组合来自多个源的信息才能得出答案的多跃点 ...
AI Agent万字长文总结：规划, 工具, 执行, 记忆 - 飞书
https://agijuejin.feishu.cn/wiki/Y5vwwkyc2iDfunkNrVgcyfERnNe工具：可用于增强代理能力的实用程序和服务的集合。. MetaGPT 框架会为各种角色（如产品经理和建筑师）生成代理，这些代理通过特定角色设置进行初始化。MetaGPT 框架 ...
LLM Agent提效揭秘：多智能体协作工作流深度剖析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/RtYEwO7TkiU1a3k4qQVcd8Zznrh/a4本文介绍了AutoGen，这是一个开源框架，旨在通过多代理对话来构建大语言模型（LLM）应用程序。AutoGen代理是可定制的、可对话的，结合LLM、人类输入和工具，可在多种模式下操作。
深入探究Llama Agents与LangGraph：两大热门Agent框架对比
https://docs.feishu.cn/v/wiki/ELw1w9uLzicqRUk6jDbc2QAFneb/a1总结一下，如果你的任务需要一个严格定义和控制的流程，LangGraph 会是一个很好的选择，特别是在写作序列方面。而如果你需要灵活性和可扩展性，Llama Agents 无疑是更理想的 ...