免费做网站网站有人哪些,天津建设工程信息网怎么登录,企业vi设计一般包括哪些内容,电商运营网站原文#xff1a;19 款Agent产品工具合集
什么是Agent?
你告诉GPT完成一项任务#xff0c;它就会完成一项任务。
如果你不想为GPT提出所有任务怎么办#xff1f;如果你想让GPT自己思考怎么办#xff1f;
想象一下#xff0c;你创建了一个AI#xff0c;你可以给它一个…原文19 款Agent产品工具合集
什么是Agent?
你告诉GPT完成一项任务它就会完成一项任务。
如果你不想为GPT提出所有任务怎么办如果你想让GPT自己思考怎么办
想象一下你创建了一个AI你可以给它一个目标甚至是像做一个世界上最好的AI产品这样模糊的目标人工智能会列出一个待办事项列表执行待办事项根据它添加新的待办事项的进展然后继续这个过程直到达到目标。
这个就是Agent所要做的事情。 1. AgentGPT
在浏览器中组装、配置和部署你的 AI Agents而且不需要安装或者添加OpenAI密钥。
AgentGPT特性 基于浏览器 使用简单 基于OpenAI大模型 测试使用无需OpenAI密钥
体验链接https://agentgpt.reworkd.ai/
演示整个任务完成的时间大概1-3分钟
设定的任务找到 3 款感冒药并在价格、品牌度、治愈方面对它们进行比较 产品测试图
2.AutoGPT
基于 GPT-4 的实验性开源代理库它将大模型的“想法”链接在一起以自主完成您设定的任何任务。
AutoGPT特性 可以访问互联网进行查询和收集信息 可以进行长短记忆管理 可以用于文本生成的GPT-4实例 可以访问常规的网站和平台 使用GPT-3.5进行文件存储和汇总
Githubhttps://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT 3.Jarvis/HuggingGPT
Jarvis 或 HuggingGPT 是一个协作系统由作为中央控制器的大型语言模型 (LLM) 和作为协作执行器的众多专家模型组成这些模型源自 Hugging Face Hub。该代理人可以采用LLM以及其他模型。
系统的工作流程 任务规划使用chatgpt分析用户请求以辨别意图将其分解为可管理的任务。 模型选择为了解决给定的任务ChatGPT根据描述从Huggingface中选择最合适的专家模型。 任务执行调用并执行每个选定的模型随后将结果返回至ChatGPT。 响应生成使用ChatGPT整合所有模型的预测并生成综合响应。
Githubhttps://github.com/microsoft/JARVIS
详细设置指南https://beebom.com/how-use-microsoft-jarvis-hugginggpt/
https://beebom.com/how-use-microsoft-jarvis-hugginggpt/
论文https://arxiv.org/abs/2303.17580 4.BabyAGI
BabyAGI是一个AI驱动的任务管理系统该系统使用OpenAI和Pinecone API来创建、确定优先级和执行任务。BabyAGI的优势在于它能够根据之前任务的结果自主解决并保持预定的目标并且可以有效地确定任务的优先级。
BabyAGI的工作流程 从任务列表中提取第一个任务。 将任务发送给执行代理执行代理使用 OpenAI 的 API 和 Llama 根据上下文完成任务。 丰富结果并将其存储在 Pinecone 中。 创建新任务并根据目标和上一个任务的结果重新排列任务列表的优先级。
Githubhttps://github.com/yoheinakajima/babyagi
详细设置指南http://babyagi.org/
huggingface:https://huggingface.co/spaces/NeuralInternet/BabyAGI 5.Ai Agent
支持GPT3.5、4.0的web端Agent解决方案
工作原理把你的目标分解成更小的任务然后一项一项地完成。
工作流程执行——创建——确定先后顺序——迭代
体验链接https://aiagent.app/
演示
设定的任务找到 3 款感冒药并在价格、品牌度、治愈方面对它们进行比较 产品测试图
6.COGNOSYS
支持GPT3.5、4.0、PaLM、Anthropic和Cohere模型的web端Agent解决方案每个代理可以控制20个循环一个循环是一定数量的任务集合。 产品测试图
体验链接https://www.cognosys.ai/
7.do anything machine.com
通过插件连接你的常用工具例如Gmail、notion、slack、python等自动帮你完成列表中的待办事项。 图片来自alphakit官网
体验链接https://www.doanythingmachine.com/ 8.alphakit.ai
通过手机APP创建和管理AI Agent,定义目标后Alphakit负责执行 图片来自alphakit官网
体验链接https://alphakit.ai/
9.OpenAGI
OpenAGI专门设计用于提供复杂的多步骤任务并附带特定于任务的数据集、评估指标和各种可扩展模型支持 Llama-2、Claude-2 、 GPT-4、 GPT-3.5、Vicuna 和 Flan-T5模型。 OpenAGI框架图片来自github
Githubhttps://github.com/agiresearch/OpenAGI
10.AGIXT
AGIXT是一个AI自动化平台旨在为多个供应商提供高效的AI指令管理。该代理配备了自适应内存这种多功能解决方案提供了强大的插件系统支持各种命令包括网页浏览。
体验链接https://github.com/Josh-XT/AGiXT
11.AutoGPT-Next-Web
AutoGPT-Next-Web一键免费部署你的个人Agent网页应用。 Vercel 1分钟免费一键部署 改进本地支持输入中文后内容将显示为中文而不是英文 匹配AgentGPT的UI设计响应式设计支持深色模式 绑定域名后您可以在任何地方快速访问无障碍
Githubhttps://github.com/Dogtiti/AutoGPT-Next-Web
12.miniGPT-4
miniGPT-4利用大语言模型增强视觉语言理解
Githubhttps://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4
13.MiniAGI
MiniAGI 是一个简单的自治代理与 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 兼容。它将强大的提示与最少的工具集、思维链以及带有总结的短期记忆结合起来。它还具有内心独白和自我批评的能力。 github案例 Githubhttps://github.com/muellerberndt/mini-agi
14.Teenage-AGI
Teenage-AGI使用 OpenAI 和 Pinecone 为 AI 代理提供记忆并允许其在之前“思考”进行操作输出文本 AI对查询进行矢量化处理并将其存储在矢量数据库中 AI查看其内存内部并查找与当前查询相关的内存和过去的查询 AI考虑采取什么行动 AI存储步骤3的想法 根据步骤3的想法和步骤2中的相关记忆AI生成输出 AI将当前查询及其答案存储在其矢量库中
Githubhttps://github.com/seanpixel/Teenage-AGI 15.CAMEL
CAMEL专门为自主和交流代理而设计实现并支持各种类型的代理、任务、提示、模型和模拟环境。 演示案例图片来自github Github https://github.com/camel-ai/camel
16.AI Legion
AI Legion是一个用于可以协同工作以完成任务的自主代理的框架。
Githubhttps://github.com/eumemic/ai-legion
17.Xirciuts
Xircuits 工具包提供了一套全面的组件用于以 BabyAGI 和 Auto-GPT 的风格试验和创建基于协作大型语言模型的代理。 演示案例图片来自github
Githubhttps://github.com/XpressAI/xai-gpt-agent-toolkit
18.GPTRPG 一个基本的类似 RPG 的环境供支持 LLM 的 AI 代理居住。 连接到 OpenAI API 的基本 AI 代理存在于环境中作为概念验证。 演示案例图片来自github Githubhttps://github.com/dzoba/gptrpg
19.SFighterA
SFighterAI 采用经过深度强化学习训练的 AI 代理来击败“街头霸王 II特别冠军版”中的最终 Boss。AI代理仅根据游戏屏幕的RGB像素值做出决策在某些场景下实现了100%的胜率。
githubhttps://github.com/linyiLYi/street-fighter-ai
