素晴らしいエージェント
エージェント（エージェント）は、リソースコレクションを継続的に更新しました
記事とビデオ
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| AIエージェントが爆発しました：ソフトウェア2.0が出現しています、OpenAIの次のステップ | Lilian Wengの個人的なブログ投稿であるLilianは現在、Openaiの安全システムの責任者であり、以前はOpenaiのAIチームを主導しています。 AIエージェントは、OpenAIが努力する次の方向と見なされます。 Openaiの共同設立者であるAndrej Karpathyは、「モデルトレーニング方法と比較して、現在、エージェントの分野の変化に注意を払っている」と述べました。新しいAIエージェントペーパーが出てくると、AndrejはAutoGptが迅速な工学の次の段階であるとコメントしています。 | オリジナルの英語 |
| 「概要：新しいビッグ言語モデルによって駆動されるエージェント」-FudanNLPとMihayouの最新のエージェント調査を説明する45,000語 | 翻訳されたバージョンのタイトル「タイトル：大規模な言語ベースのエージェントの台頭：調査」は、Fudan NLPチームとMihayouによって発行されました。 | 紙の元のテキスト |
| AIエージェントの1,000億ドルの質問：10億の知識の仕事を再構築し、ソフトウェア制作の革命を開始する方法は？ | 著者は、エージェント製品に必要な特徴は、製品設計者とユーザーに介入の余地を提供することだと考えています。実際には、最も代表的なカテゴリが2つあります。中間層のエージェントフレームワークと、垂直フィールドの垂直エージェントです。 | - |
| Langchainエージェント - 意思決定のあるツールとチェーンに参加します | Langchainエージェント - 意思決定を伴うコンビングツールとタスクチェーン | 英語YouTubeビデオ、Langchainプロジェクトによるプリセットエージェントの公式紹介。 |
紙
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| LLM-Agent-Survey | LLMベースの自律エージェントの概要 | |
| LLM-Agent-Paper-List | 「大規模な言語モデルベースのエージェントの上昇と可能性：調査」 | |
| llmagentpapers | LLMベースの自律エージェントの概要 | |
| ツールフォーマー：言語モデルは、ツールを使用するように自分自身を教えることができます | 大規模な言語モデルはツールの使用を学ぶことができます | - |
| hugginggpt：hugging faceのchatgptとその友達とのAIタスクを解決する | ChuggingfaceコミュニティのさまざまなAIモデルを接続するために、ChatGptをコントローラーとして使用して、マルチモーダル複雑なタスクを完了します。プロセス全体が行う必要があるのは、次のことです。自然言語でニーズを出力します。 | Zhihu中国の議論 |
| toolllm：16000以上の現実世界のAPIをマスターするための大きな言語モデルを促進する | 研究者は、LLMがツールを使用する能力を評価するベンチマーク（ベンチマーク）、およびこのシナリオのデータ構築、モデルトレーニング、および評価のためのフレームワークを設計しました。 | [Zhihuの記事]、[Githubオープンソースアドレス] |
| エージェントベンチ：LLMをエージェントとして評価します | エージェントベンチは、さまざまな環境のエージェントとしてLLMを評価する最初のベンチマークです。さまざまなシナリオで自律剤として動作するLLMの能力をより包括的に評価できる8つの異なる環境が含まれています。 | GitHubオープンソースアドレス |
フロンティアプロジェクト
| 名前 | 星 | 導入 | 述べる |
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| auto-gpt | | GPT-4を完全に自律的にするための実験的なオープンソースの試み。 | AIエージェントの初期の試みの1つである有名なAutoGptプロジェクト |
| gpt-engineer | | あなたがそれを構築したいものを指定し、AIは明確化を求め、それを構築します。 | フルスタック開発エージェント、GPTでプロジェクトコード全体を書きます！ |
| agentgpt | | ブラウザに自律AIエージェントを組み立て、構成、展開します。 | ブラウザで実行中のAIエージェントを展開します。 |
| メタグプト | | マルチエージェントフレームワーク：1つのライン要件が与えられた場合、Design、Tasks、Repo。 | Metagpt、Multi-Agent Framework、ボスのニーズの文、出力ユーザーストーリー/競争力のある製品分析/要件/データ構造/API/ファイルなどを入力します。 |
| Llama-Hub、Shopifyエージェント | | カスタマーサポートエージェントは、 @ShopifyのGraphQL APIスペック全体（> 50Kライン！）とインターフェイスできます。 | llama-hubは、 @ShopifyのGraphQL API仕様全体（> 50,000行！）と対話するカスタマーサポートエージェントを構築しました！） |
| エージェント-llm | | さまざまなプロバイダーからのAI命令管理、およびWebブラウザーを含む多くのコマンドを備えた汎用性の高いプラグインシステムがあります。 | 人工知能自動化プラットフォーム。 https://agent-llm.com/ |
| スカイギ | | Skyagiは、生成エージェントのアイデアを実装し、非常に興味深いユーザーエクスペリエンスを作成するロールプレイングゲームを提供します。 | Skyagiは「一般的なエージェント」の概念を実装し、ロールプレイングゲームを設計して、非常に興味深いユーザーエクスペリエンスを作成します。 |
| Generative_agents | | 生成エージェント：人間の行動のインタラクティブなシミュレーション。 | StanfordとGoogleの研究者は、Simsゲームに触発されたAIエージェントの町を作成しました。 ChatGptに支えられて、誰もが独自のアイデンティティ、記憶、行動を持ち、独立して相互作用することができますが、シミュレーションに住んでいることに気付いていません。中国語の紹介 |
| 開発者 | | 開発者エージェントを自分のアプリに埋め込む最初のライブラリ！ | エンジニアエージェントは、製品仕様を提供し、完全なコードベースを構築し、基本的なモジュールを提供し、アプリケーション内にインテリジェントな開発者を持つことができます。 |
エージェント開発プラットフォーム
| 名前 | 星 | 導入 | 述べる |
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| ラングチェーン | | 複合性を通じてLLMを使用したアプリケーションを構築します | LLMに基づいてエージェントを構築するために開発されたCHATGPTアプリケーション。 |
| オートケイン | | Autochain：軽量、拡張、テスト可能なLLMエージェントを構築します。 | Autochain：軽量でスケーラブルでテスト可能なLLMエージェントを構築します。 |
| スーパーアギ | | <⚡⚡️> Superagi-開発者が迅速かつ確実に構築、管理、および実行できるように、開発者の自律的なAIエージェントフレームワーク。 | 公式ウェブサイトは、AIエージェントを構築、管理、実行します。 |
| スーパーエージェント | | SuperAgent- LLM搭載エージェントを構築、展開、および管理します。 | 公式ウェブサイト開発者は、組み込みメモリ、ベクトルデータベース、強力なツール、ネットワークフック、クロンタスク、その他の機能を介したドキュメントの検索など、エージェントをより簡単に構築、管理、展開することができます。 |
| ai-town | | AIタウンの独自のバージョンを構築およびカスタマイズするためのMITライセンスの展開可能なスターターキット - AIキャラクターが住み、チャットし、社交する仮想町。 | AIキャラクターが住み、チャットし、社交する仮想町であるAI Townの独自のバージョンの構築とカスタマイズに使用されます。 |
| エージェントプロトコル | | AIエージェントと対話するための一般的なインターフェイス。 | AutoGptやSMOL開発者などの有名なプロジェクトで使用される「エージェントコミュニケーションプロトコル」は、エージェントと通信するための共通インターフェイスです。 |
| オートゲン | | Autogenは、タスクを解決するために互いに逆らうことができる複数のエージェントを使用してLLMアプリケーションの開発を可能にするフレームワークです。 | Autogenは、複数のエージェントを使用して、タスクを解決するために互いに通信できるLLMアプリケーションを開発できるフレームワークです。 |
| エージェント | | 自律言語エージェント向けのオープンソースフレームワーク。 | エージェントは、自律言語エージェントを構築するためのオープンソースライブラリ/フレームワークです。 |
| ビシェン | | Bishengは、次世代AIアプリケーション向けのオープンLLM DevOpsプラットフォームです。 | 大規模なオープンソースの大規模なアプリケーション開発プラットフォームであり、大規模なアプリケーション開発の実装を強化し、加速し、ユーザーが最高のエクスペリエンスで次世代のアプリケーション開発モードに参入するのを支援します。 |
| じっと | | LLMエージェントベースのアプリケーションを構築するための迅速な方法。 | アプリケーション開発者の場合：強力なエージェントインスタンスを迅速に簡単に生成できるようになり、開発者がこれらのインスタンスを独自のビジネスコードと簡単に組み合わせることができるようになります。 |
キュレーションリスト
| 名前 | 星 | 導入 | 述べる |
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| 素晴らしいエージェント | | AI自律エージェントのリスト。 | LLMに基づいたエージェント向けの機能リソース。 |
星の歴史
