本文是LLM系列文章，针对《TPTU: Task Planning and Tool Usage of Large Language Model-based AI Agents》的翻译。
TPTU:任务规划和工具使用的LLM Agents
- 摘要
- [1 引言](#1 引言)
- [2 方法](#2 方法)
- [3 评估](#3 评估)
- [4 相关工作](#4 相关工作)
- [5 结论](#5 结论)
摘要
随着自然语言处理的最新进展，大型语言模型（LLM）已成为各种现实世界应用程序的强大工具。尽管LLM的能力很强，但其内在的生成能力可能不足以处理复杂的任务，而复杂的任务需要任务规划和外部工具的使用相结合。在本文中，我们首先提出了一个为基于LLM的人工智能代理量身定制的结构化框架，并讨论了解决复杂问题所需的关键能力。在这个框架内，我们设计了两种不同类型的代理（即一步代理和顺序代理）来执行推理过程。随后，我们使用各种LLM实例化框架，并评估它们在典型任务上的任务规划和工具使用（TPTU）能力。通过强调关键发现和挑战，我们的目标是为研究人员和从业者提供有用的资源，以在他们的人工智能应用中利用LLM的力量。我们的研究强调了这些模型的巨大潜力，同时也确定了需要更多调查和改进的领域。
1 引言
2 方法
3 评估
4 相关工作
5 结论
在本文中，我们介绍了一个专门为基于LLM的人工智能代理设计的结构化框架，重点介绍了它们在任务规划和工具使用方面的能力。该框架，再加上我们为推理过程分配的两种不同类型的代理的设计，允许对当前开源LLM的能力进行全面评估，从而对其有效性产生关键见解。此外，我们的研究强调了LLM在管理复杂任务方面的巨大潜力，揭示了它们在未来研发中的令人兴奋的前景。随着我们对这些模型的不断探索和改进，我们更接近于在广泛的现实世界应用中释放它们的全部潜力。