Questo documento sull'intelligenza artificiale presenta gli agenti: un framework Python open source per agenti linguistici autonomi

In compiti come il servizio clienti, la consulenza, la programmazione, la scrittura, l'insegnamento, ecc., gli agenti linguistici possono ridurre lo sforzo umano e rappresentano un potenziale primo passo verso l'intelligenza generale artificiale (AGI). Recenti dimostrazioni del potenziale degli agenti linguistici, inclusi AutoGPT e BabyAGI, hanno suscitato molta attenzione da parte di ricercatori, sviluppatori e pubblico in generale. 

Anche per sviluppatori o ricercatori esperti, la maggior parte di queste demo o repository non favoriscono la personalizzazione, la configurazione e l'implementazione di nuovi agenti. Questa restrizione deriva dal fatto che queste dimostrazioni sono spesso prove di concetto che evidenziano il potenziale degli agenti linguistici piuttosto che essere strutture più sostanziali che possono essere utilizzate per sviluppare e personalizzare gradualmente gli agenti linguistici. 

Inoltre, gli studi mostrano che la maggior parte di queste fonti open source copre solo una piccola percentuale delle abilità di base dell'agente linguistico, come la scomposizione del lavoro, la memoria a lungo termine, la navigazione web, l'utilizzo degli strumenti e la comunicazione multi-agente. Inoltre, la maggior parte (se non tutti) dei framework di agenti linguistici attualmente in uso si basano esclusivamente su una breve descrizione delle attività e interamente sulla capacità dei LLM di pianificare e agire. A causa dell'elevata casualità e coerenza tra le diverse esecuzioni, gli agenti linguistici sono difficili da modificare e ottimizzare e l'esperienza dell'utente è scarsa.

I ricercatori di AIWaves Inc., dell'Università di Zhejiang e dell'ETH di Zurigo presentano AGENTS, una libreria e un framework di agenti linguistici open source per supportare gli agenti linguistici basati su LLM. L'obiettivo di AGENTS è rendere la personalizzazione, la messa a punto e l'implementazione degli agenti linguistici il più semplici possibile, anche per i non specialisti, pur essendo facilmente espandibili per programmatori e ricercatori. La libreria offre anche le funzionalità principali elencate di seguito, che si combinano per renderla una piattaforma flessibile per gli agenti linguistici: 

Memoria a breve termine: Gli AGENTI incorporano i componenti della memoria, consentendo agli agenti linguistici di aggiornare regolarmente una memoria di lavoro a breve termine con un blocco note e di archiviare e recuperare memoria a lungo termine utilizzando VectorDB e la ricerca semantica. Gli utenti possono decidere se fornire a un agente memoria a lungo termine, memoria a breve termine o entrambe semplicemente compilando un campo nel file di configurazione. 

Navigazione web e utilizzo degli strumenti: La capacità degli agenti autonomi di utilizzare strumenti esterni e navigare in Internet è un'altra caratteristica cruciale. AGENTS supporta alcune API esterne ampiamente utilizzate e offre una classe astratta che rende semplice per i programmatori incorporare altri strumenti. Classificando la ricerca web e la navigazione come API specializzate, consentiamo anche agli agenti di navigare in Internet e raccogliere informazioni. 

Interazione con più agenti: Gli AGENTS consentono sistemi multi-agente personalizzabili e funzionalità ad agente singolo, che potrebbero essere utili per applicazioni specifiche come giochi, esperimenti sociali, sviluppo di software, ecc. La funzione di "pianificazione dinamica" in AGENTS è una nuova aggiunta per la comunicazione multi-agente. La pianificazione dinamica consente di stabilire un agente controller che funge da "moderatore" e sceglie quale agente condurre l'azione successiva in base ai suoi ruoli e alla storia recente invece di pianificare l'ordine affinché gli agenti agiscano con regole codificate. Esiste la possibilità di una comunicazione più flessibile e naturale tra diversi agenti quando si utilizza la pianificazione dinamica. Definendo la regola del controller nel file di configurazione utilizzando un linguaggio semplice, gli sviluppatori possono modificare rapidamente il comportamento del controller. 

Interazione uomo-agente è supportato da AGENTS sia in scenari ad agente singolo che multi-agente, consentendo l'interazione e la comunicazione tra uno o più esseri umani e agenti linguistici.

Controllabilità: Utilizzando un piano simbolico, spesso noto come procedure operative standard (SOP), gli AGENTI offrono un paradigma rivoluzionario per lo sviluppo di agenti controllabili. Una SOP è un grafico con diversi stati che descrive le varie circostanze che un agente potrebbe affrontare durante lo svolgimento di un compito e le regole per la transizione tra gli stati. Una SOP in AGENTS è una raccolta accuratamente registrata di istruzioni dettagliate che specificano come un agente o un gruppo di agenti dovrebbe svolgere un'attività o una procedura specifica. Questo è simile alle SOP nel mondo reale. Un LLM può produrre SOP che l'utente può modificare personalizzando e mettendo a punto l'agente. Dopo l'implementazione, un agente funzionerà secondo le istruzioni e gli standard stabiliti per ciascuno stato e cambierà dinamicamente il suo stato attuale in risposta alle interazioni con il mondo esterno, le persone o altri agenti. Con l'avvento del piano simbolico, è ora possibile fornire un controllo capillare sul comportamento di un agente, migliorandone la stabilità e la prevedibilità e facilitando al tempo stesso la messa a punto e l'ottimizzazione dell'agente.

Il team spera che AGENTS renda più semplice per i ricercatori studiare gli agenti linguistici, per gli sviluppatori creare applicazioni che utilizzano agenti linguistici e per il pubblico non tecnico creare e modificare agenti linguistici unici. 

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