エージェントの発展は急速ですが、まだ直面している問題
- 環境を感知し、記憶を持つ方法。
- タスクを合理的に計画し、分解する方法。
- 自己決定と行動実行の方法。
- エージェントを企業の実際のビジネスシーンにどのように落とし込むか。
チームを組織するようにエージェントを構築する
GPTBotsは具体的な職業役割を通じて複数のエージェントを構築し、タスクに対応します。
タスク目標を設定する
エージェントに対して明確で明確なタスク目標を設定します。このタスク目標はエージェントのタスク計画と出力結果に影響を与えます。
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最適なチームの組み合わせを定義する
タスク目標を達成するために必要な職業役割をエージェントに定義します。異なる役割はタスクの中で異なる役割を果たし、自主的に協力し、情報を同期します。
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有効なツールを装備する
エージェントに装備するツールは能力の境界を決定します。GPTBotsがサポートする知識ベース、記憶力、データベース、コードインタープリタ、ツールなどの能力は、エージェントがタスク目標をより良く達成することを可能にします。
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エージェントの実行環境の設定
GPTBotsは、異なる規模のビジネスニーズを満たすための2つの異なるレベルの実行環境を提供します。
標準設定
コードタスクの実行に使用する独立したコードサンドボックスハードウェア環境を提供します。高度な設定
高度なユーザーに対して、より高性能のサンドボックスハードウェア環境を提供し、コードタスクの実行をより迅速に行います。
エージェントが自主的に感知、計画、実行するための鍵
各種のコンポーネントを提供し、真に強力なLLMsとプラグインが駆動力を提供し、同時にLLMsをコントロール可能で安定したものにします。
知識ベース
エージェントに装備された知識ベースは、各種形式の知識に対応するだけでなく、強力なRAG知識リコールスキームも持っています。
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記憶能力
ユーザー次元の長期記憶、短期記憶、ユーザー属性、定時タスクを持っています。
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ツール
LLM向けのプラグインの呼び出しをサポートするだけでなく、伝統的なAPI呼び出しも容易に行うことができます。
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コードインタープリタ
コードを書き、実行し、サービスを構築します。
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独立した実行環境とデータベース
数千のpythonライブラリ、独立したサービス実行スペース、MySQLデータベース。
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LLMs
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LLMを自主的に選択し、コストを効果的に削減します。
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異なる能力象限の専門モデルを選択することをサポートします。
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