論文の概要: AgentLite: A Lightweight Library for Building and Advancing
Task-Oriented LLM Agent System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15538v1
- Date: Fri, 23 Feb 2024 06:25:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-27 18:10:16.279732
- Title: AgentLite: A Lightweight Library for Building and Advancing
Task-Oriented LLM Agent System
- Title（参考訳）: AgentLite:タスク指向LLMエージェントシステムの構築と改善のための軽量ライブラリ
- Authors: Zhiwei Liu, Weiran Yao, Jianguo Zhang, Liangwei Yang, Zuxin Liu,
Juntao Tan, Prafulla K. Choubey, Tian Lan, Jason Wu, Huan Wang, Shelby
Heinecke, Caiming Xiong, Silvio Savarese
- Abstract要約: LLMエージェントの研究を簡略化する新しいAIエージェントライブラリであるAgentLiteをオープンソースとして公開する。
AgentLiteは、タスクを分解するエージェントの機能を強化するために設計されたタスク指向フレームワークである。
我々は,その利便性と柔軟性を示すために,AgentLiteで開発された実用アプリケーションを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.41155892086252
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The booming success of LLMs initiates rapid development in LLM agents. Though
the foundation of an LLM agent is the generative model, it is critical to
devise the optimal reasoning strategies and agent architectures. Accordingly,
LLM agent research advances from the simple chain-of-thought prompting to more
complex ReAct and Reflection reasoning strategy; agent architecture also
evolves from single agent generation to multi-agent conversation, as well as
multi-LLM multi-agent group chat. However, with the existing intricate
frameworks and libraries, creating and evaluating new reasoning strategies and
agent architectures has become a complex challenge, which hinders research
investigation into LLM agents. Thus, we open-source a new AI agent library,
AgentLite, which simplifies this process by offering a lightweight,
user-friendly platform for innovating LLM agent reasoning, architectures, and
applications with ease. AgentLite is a task-oriented framework designed to
enhance the ability of agents to break down tasks and facilitate the
development of multi-agent systems. Furthermore, we introduce multiple
practical applications developed with AgentLite to demonstrate its convenience
and flexibility. Get started now at:
\url{https://github.com/SalesforceAIResearch/AgentLite}.
- Abstract（参考訳）: LLMの爆発的成功により、LLM剤の急速な開発が開始される。
LLMエージェントの基礎は生成モデルであるが、最適な推論戦略とエージェントアーキテクチャを考案することが重要である。
LLMエージェントの研究は、単純なチェーン・オブ・シントから、より複雑なReActおよびReflection推論戦略へと発展し、エージェントアーキテクチャは、シングルエージェント生成からマルチエージェント会話、マルチLLMマルチエージェントグループチャットへと進化する。
しかし、既存の複雑なフレームワークやライブラリにより、新しい推論戦略とエージェントアーキテクチャの作成と評価は複雑な課題となり、LCMエージェントの研究を妨げている。
そこで我々は、LLMエージェント推論、アーキテクチャ、アプリケーションを簡単に革新するための軽量でユーザフレンドリなプラットフォームを提供することで、このプロセスを単純化する新しいAIエージェントライブラリであるAgentLiteをオープンソース化した。
agentliteは、エージェントがタスクを分解し、マルチエージェントシステムの開発を容易にするように設計されたタスク指向フレームワークである。
さらに,その利便性と柔軟性を実証するために, agentlite で開発された複数の実用的応用を紹介する。
まずは次の通り。 \url{https://github.com/SalesforceAIResearch/AgentLite}。
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