Agentic AI 介紹:OctoTools!理解 OctoTools 如何透過明確的且據延展性的 Tool Cards 設計,以及 Planner 與 Executor 之間的巧妙的互動,來提昇 LLM Agent 在複雜任務的表現
本篇文章介紹 Steering Large Language Models Between Code Execution and Textual Reasoning 論文,該論文由 MIT, Harvard, Microsoft, Google DeepMind 發表於 ICLR 2025。在本篇文章中,我們將會理解 LLM 在 Textual Output 以及 Code Execution 兩種 Reasoning 方式間的選擇以及表現。
本篇文章介紹 Pre-Act 論文,說明 PreAct 如何透過讓 LLM 在每一個 Reasoning Step 中產生與修改 Plan,來彌補傳統 Single Agent 方法 'ReAct' 的不足,進而提昇 LLM 在長期規劃任務上的表現。
本篇文章介紹 MemGPT 如何管理 LLM 的 Short-Term 與 Long-Term Memory。說明 MemGPT 如何基於 ReAct-Based Agent,透過連續的 Thinking 以及 Tool Calling 來操作 Core Memory, Chat History, Archival Memory 以及 Recall Memory 等多種不同 Memory 類型,達到 Persistent Conversation 的目的。
深入解析《Mem0:為 AI 代理打造可擴展的長期記憶》論文。了解 Mem0 如何解決大型語言模型 (LLM) 的長期記憶挑戰,探討其核心架構 (Mem0 與 Mem0g)、記憶管理機制及在 LOCOMO 數據集上的實驗表現。
深入解析 PLAN-AND-ACT 論文,了解其如何透過 Planner-Executor 框架及資料合成方法,提升大型語言模型 (LLM) 在長程任務中的規劃與執行能力,並克服相關挑戰。
本篇文章介紹了 Agent Memory 的基本概念,並透過 Email Agent 的範例,詳細說明如何使用 LangMem 實現 Semantic Memory, Episodic Memory 和 Procedural Memory,幫助 Agent 優化任務處理能力。