Milvus Cloud——LLM Agent 现阶段出现的问题

LLM Agent 现阶段出现的问题

由于一些 LLM(GPT-4)带来了惊人的自然语言理解和生成能力,并且能处理非常复杂的任务,一度让 LLM Agent 成为满足人们对科幻电影所有憧憬的最终答案。但是在实际使用过程中,大家逐渐发现了通往通用人工智能的道路并不是一蹴而就的,目前 Agent 很容易在一些情况下失败:

  • Agent 会在处理某一个任务上陷入一个循环

  • prompt 越来越长,最终甚至超出最大内容长度

  • 记忆模块的策略没有给 LLM 某些关键的信息而导致执行失败

  • LLM 由于幻觉问题错误使用工具,或者让事情半途而废

上述问题随着大家对于 Agent 的了解开始浮出水面,这些问题一部分需要 LLM 自身来解决,另一部分也需要 Agent 框架来进行解决,通用的 Agent 仍需进一步打磨。

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