以大型语言模型为核心控制器的建筑代理是一个很酷的概念。几个概念验证演示，如AutoGPT、GPT-Engineer和BabAGI，都是鼓舞人心的例子。法学硕士的潜力不仅仅是生成写得很好的副本、故事、论文和程序；它可以被设计成一个强大的一般问题解决者。

代理系统概述

在以法学硕士为动力的自主代理系统中，法学硕士作为代理的大脑，辅以几个关键组件：

规划

子目标和分解：代理将大型任务分解为更小、可管理的子目标，从而能够高效地处理复杂的任务。
反思和完善：代理人可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并为未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。

记忆

短期记忆：我认为所有上下文学习（见快速工程）都是利用模型的短期记忆来学习。
长期记忆：这为代理提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常通过利用外部矢量存储和快速检索。

工具使用

代理学习调用外部API以获取模型权重中缺失的额外信息（在预训练后通常很难更改），包括当前信息、代码执行能力、访问专有信息源等。

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