迈向自主智能体:语言模型中的自适应规划、推理与行动
人工智能
2024-11-06 v2 计算与语言
摘要
我们提出了一种新颖的上下文学习算法,用于构建自主决策语言智能体。该语言智能体通过每次任务失败时进行自我纠正,持续尝试解决同一任务。我们选定的语言智能体展示了在基于文本的任务环境中解决问题的能力。结果表明,使用我们提出的方法,gemma-2-9b-it 语言模型能够成功完成首次尝试失败的两个任务(共六个)。这凸显了我们的方法通过自我纠正来增强单个语言模型问题解决能力的有效性,为更先进的自主智能体铺平了道路。代码可在 https://github.com/YenCheHsiao/AutonomousLLMAgentwithAdaptingPlanning 公开获取。
引用
@article{arxiv.2408.06458,
title = {Towards Autonomous Agents: Adaptive-planning, Reasoning, and Acting in Language Models},
author = {Abhishek Dutta and Yen-Che Hsiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.06458},
year = {2024}
}