agent

简介： agent即智能体概念，即人工智能在使用中，前期人为决策核心的嵌入模型，中期，通过与人工智能交互协作完成工作，以及智能体阶段，即模型独立决策和执行相关任务。

核心特征

1. 专有场景
2. 保留记忆
3. 任务规划
4. 使用工具

交互方式

1. agent之间交互
2. 与人交互
3. 与环境交互

agent介绍

Generative Agents

简介： Agents模仿人类社群

项目地址： https://github.com/joonspk-research/generative_agents

示意图：

释义： 图中每一个NPC人物是一个agent，有其任务和动作，在环境的信息，如下雨，遇见其他NPC时，会有对应的提示词产生，使得形成提示词，引起agent交互和执行动作。

AutoGPT

简介： 帮你在线完成任务

项目地址： https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

释义： 给定一个任务，agent能够根据任务很好的拆解步骤，调用对应的外部工具，比如api接口，完成工作。

案例如下：

HuggingGPT

简介： 由agent根据任务决定去HuggingFace上用哪个模型

项目地址： https://github.com/microsoft/JARVIS

释义： hugging face上有各类模型，这个agent通过接收一个任务，拆解任务步骤，判断需要执行的内容，找到对应的模型，完成工作。比如：从图片中提取ner任务，先通过ocr模型，再通过NLP模型，完成对文本的实体提取。

MetaGPT

简介: 多agent协作代码开发

项目地址： https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main

释义： 通过多个agent，分别代理老板、产品经理、架构师、项目经理、工程师、测试人员的身份，相互协作，完成一个软件产品的开发工作。

Voyager

简介： 用agent学习玩Minecraft游戏

项目地址： https://github.com/MineDojo/Voyager/tree/main

释义： 即大模型根据游戏接口返回的反馈，实时的对NPC动作进行规划执行，完成任务，提供自由度和游戏有趣性、可玩性。

Character-LLM

简介： agent做角色扮演

项目地址： https://github.com/choosewhatulike/trainable-agents/

释义： 通过某人物，比如历史任务的文章著作、音频信息等，通过模型训练，使得模型说话方式和目标任务极其一致；在明星粉丝、诈骗等领域会用到。

ChatDB

简介： Agent与数据库交互

项目地址： https://github.com/huchenxucs/ChatDB

释义： 即在操作数据库时，让模型理解输入的自然语言，转化为对数据库的查询SQL，降低了数据库操作的成本，和易用性。