Awesome AGI Agents
1.0.0
에이전트 (에이전트)는 지속적으로 업데이트 된 리소스 컬렉션을 선보였습니다
| 이름 | 소개 | 주목 |
|---|---|---|
| AI 에이전트 폭발 : 소프트웨어 2.0이 떠오르고 Openai의 다음 단계 | Lilian Weng의 개인 블로그 게시물 인 Lilian은 이제 OpenAI의 안전 시스템 책임자이며 이전에 Applied AI 팀을 이끌었습니다. AI 에이전트는 OpenAI가 노력하기위한 다음 방향으로 간주됩니다. Openai의 공동 창립자 인 Andrej Karpathy는 최근 공개 행사에서 "OpenAi는 현재 에이전트 필드의 변화에 더 많은 관심을 기울이고 있습니다. 새로운 AI 에이전트 논문이 나올 때마다, Autogpt는 내부적으로 매우 흥분하고 심각하게 논의 될 것입니다." | 오리지널 영어 |
| "요약 : 새로운 큰 언어 모델에 의해 주도 된 에이전트"-45,000 단어 Fudan NLP 및 Mihayou의 최신 에이전트 설문 조사를 설명합니다. | 논문의 번역 된 버전 "제목 : 대형 언어 모델 기반 에이전트의 상승 및 잠재력 :"Fudan NLP 팀과 Mihayou가 게시 한 설문 조사도 일부 내용을 단순화하고 요약했습니다. | 논문의 원본 텍스트 |
| AI 에이전트의 1,000 억 달러 질문 : 10 억 지식 작업을 재구성하고 소프트웨어 생산에서 혁명을 시작하는 방법은 무엇입니까? | 저자는 에이전트 제품에 필요한 특성은 제품 디자이너와 사용자에게 개입의 공간을 제공하는 것이라고 생각합니다. 실제로 가장 대표적인 두 가지 범주가 있습니다 : 중간 층의 에이전트 프레임 워크와 수직 필드의 수직 에이전트. | - |
| Langchain 에이전트 - 결정과 도구와 체인에 가입 | Langchain 에이전트-의사 결정과 함께 도구 및 작업 체인 | 영어 YouTube 비디오, Langchain Project의 사전 설정 에이전트에 대한 공식 소개. |
| 이름 | 소개 | 주목 |
|---|---|---|
| LLM-Agent-Survey | LLM 기반 자율 에이전트 개요 | |
| LLM 에이전트 종이 목록 | "큰 언어 모델 기반 에이전트의 상승과 잠재력 : 설문 조사" | |
| llmagentPapers | LLM 기반 자율 에이전트 개요 | |
| Toolformer : 언어 모델은 도구를 사용하도록 가르 칠 수 있습니다 | 대형 언어 모델은 도구를 사용하는 법을 배울 수 있습니다 | - |
| hugginggpt : chatgpt와 친구들과 함께 AI 작업 해결 | chatgpt를 컨트롤러로 사용하여 Huggingface 커뮤니티의 다양한 AI 모델을 연결하여 복잡한 작업을 완료하십시오. 전체 프로세스는 다음과 같습니다. 자연어로 요구 사항을 출력하십시오. | Zhihu 중국 토론 |
| TOOLLLM : 16000+ 실제 API를 마스터하기 위해 대형 언어 모델을 촉진합니다. | 연구원들은 LLM이 도구를 사용할 수있는 능력과 데이터 구성, 모델 교육 및이 시나리오 Toolllm의 평가를위한 프레임 워크를 평가하는 벤치 마크 (벤치 마크)를 설계했습니다. | [Zhihu Article], [Github 오픈 소스 주소] |
| AgentBench : 에이전트로서 LLM을 평가합니다 | AgentBench는 다양한 환경에서 LLM을 에이전트로 평가 한 최초의 벤치 마크입니다. 여기에는 다양한 시나리오에서 LLM이 자율적 인 에이전트로 작동하는 능력을보다 포괄적으로 평가할 수있는 8 가지 환경이 포함되어 있습니다. | Github 오픈 소스 주소 |
| 이름 | 별 | 소개 | 주목 |
|---|---|---|---|
| 자동 GPT | 실험적인 오픈 소스는 GPT-4를 완전히 자율적으로 만들려고합니다. | AI 요원의 초기 시도 중 하나 인 유명한 Autogpt 프로젝트 | |
| GPT-Engineer | 구축하려는 것을 지정하고 AI는 설명을 요청한 다음 빌드합니다. | 전체 스택 개발 에이전트, 전체 프로젝트 코드를 GPT에 작성하십시오! | |
| agentgpt | 브라우저에서 자율 AI 에이전트를 조립, 구성 및 배포하십시오. | 브라우저에서 실행중인 AI 에이전트를 배포하십시오. | |
| MetAgpt | 다중 에이전트 프레임 워크 : 한 줄의 요구 사항, PRD, 디자인, 작업, Repo. | MetAgpt, Multi-Agent 프레임 워크, 보스의 요구 사항에 대한 문장을 입력하고, 출력 사용자 스토리/경쟁력있는 제품 분석/요구 사항/데이터 구조/API/파일 등. | |
| llama-hub, shopify 에이전트 | 고객 지원 에이전트? @shopify의 전체 GraphQL API 사양 (> 50k 라인)과 인터페이스 할 수 있습니다. | Llama-Hub는 @shopify의 전체 GraphQL API 사양과 상호 작용하는 고객 지원 에이전트 (> 50,000 줄!) | |
| 에이전트 -LM | 인공 지능 자동화 플랫폼에는 다양한 제공 업체의 AI 교육 관리가 적응 형 메모리와 웹 브라우저를 포함한 많은 명령이있는 다목적 플러그인 시스템이 있습니다. | 인공 지능 자동화 플랫폼. https://agent-llm.com/ | |
| Skyagi | Skyagi는 생성 에이전트의 아이디어를 구현하고 매우 흥미로운 사용자 경험을 만드는 롤 플레잉 게임을 제공합니다. | Skyagi는 "일반 에이전트"의 개념을 구현하고 매우 흥미로운 사용자 경험을 만들기 위해 롤 플레잉 게임을 설계합니다. | |
| Generative_agents | 생성제 : 인간 행동의 대화식 시뮬 라 크라. | Stanford와 Google 연구원들은 Sims 게임에서 영감을 얻은 AI 요원을 만들었습니다. Chatgpt의 지원을받은 모든 사람은 고유 한 정체성, 기억 및 행동을 가지고 있으며 독립적으로 상호 작용할 수 있지만 시뮬레이션에 살고 있다는 것을 알지 못합니다. 중국어 소개 | |
| 개발자 | 자신의 앱에 개발자 에이전트를 포함시킬 수있는 첫 번째 라이브러리! | 엔지니어 에이전트는 제품 사양을 제공하고, 완전한 코드 기반을 구축하고, 기본 모듈을 제공하며, 애플리케이션 내에 지능형 개발자를 가질 수 있습니다. |
| 이름 | 별 | 소개 | 주목 |
|---|---|---|---|
| 랭케인 | 합성 가능성을 통해 LLM으로 응용 프로그램 구축 | CSV 에이전트 JSON 에이전트, OpenAPI 에이전트, Pandas Dataframe Agent, Python Agent, SQL Database Agent, Vectorstore Agent를 기반으로 한 ChatGpt 응용 프로그램 | |
| autochain | Autochain : 경량, 확장 및 테스트 가능한 LLM 에이전트를 구축하십시오. | Autochain : 경량, 확장 가능하며 테스트 가능한 LLM 에이전트를 구축하십시오. | |
| 슈퍼기 | <i️> Superagi- 개발자가 유용한 자율 에이전트를 구축, 관리 및 실행할 수있는 개발자 자율 AI 에이전트 프레임 워크. | 공식 웹 사이트는 AI 에이전트를 구축, 관리 및 실행합니다. | |
| 초고속 | SuperAgent- LLM 기반 에이전트를 빌드, 배포 및 관리합니다. | 공식 웹 사이트 개발자는 내장 메모리, 벡터 데이터베이스, 강력한 도구, 네트워크 후크, CRON 작업 및 기타 기능을 통해 문서 검색을 포함하여 에이전트를 제작에보다 쉽게 구축, 관리 및 배포 할 수 있습니다. | |
| ai-town | AI 캐릭터가 살고 채팅 및 사교하는 가상 도시인 자신의 AI 타운 버전을 구축하고 사용자 정의하기위한 MIT 라이센스, 배포 가능한 스타터 키트. | AI 캐릭터가 살고 채팅하고 사교하는 가상 도시인 AI 타운의 자신의 버전을 구축하고 사용자 정의하는 데 사용됩니다. | |
| 에이전트-프로토콜 | AI 에이전트와의 상호 작용을위한 공통 인터페이스는 기술 스택 아프리티드입니다. | Autogpt 및 SMOL 개발자와 같은 잘 알려진 프로젝트에서 사용하는 "에이전트 커뮤니케이션 프로토콜"은 에이전트와 통신하기위한 일반적인 인터페이스입니다. | |
| Autogen | Autogen은 서로 대화하여 작업을 해결할 수있는 여러 에이전트를 사용하여 LLM 응용 프로그램을 개발할 수있는 프레임 워크입니다. | Autogen은 여러 에이전트를 사용하여 작업을 해결하기 위해 서로 대화 할 수있는 LLM 응용 프로그램을 개발할 수있는 프레임 워크입니다. | |
| 자치령 대표 | 자율 언어 에이전트를위한 오픈 소스 프레임 워크. | 에이전트는 자율 언어 에이전트를 구축하기위한 오픈 소스 라이브러리/프레임 워크입니다. | |
| 비슈 겔 | Bisheng은 차세대 AI 응용 프로그램을위한 Open LLM DevOps 플랫폼입니다. | 주요 오픈 소스 대규모 애플리케이션 개발 플랫폼으로 대규모 응용 프로그램 개발의 구현을 강화하고 가속화하여 사용자가 최상의 경험으로 차세대 응용 프로그램 개발 모드에 들어가도록 도와줍니다. | |
| 방해 | LLM 에이전트 기반 응용 프로그램을 구축하는 빠른 방법. | 응용 프로그램 개발자의 경우 : 강력한 에이전트 인스턴스를 쉽게 쉽게 생성 할 수있는 기능을 제공하여 개발자는 이러한 인스턴스를 자체 비즈니스 코드와 쉽게 결합 할 수 있습니다. |
| 이름 | 별 | 소개 | 주목 |
|---|---|---|---|
| 굉장한 아 이에 대한 애인 | AI 자율 에이전트의 목록. | LLM을 기반으로 한 에이전트를위한 리소스가 제공됩니다. |
