本文介绍3种智能体框架：Agent GPT、AgentTuning、LangChain-Agent。
（四） ：Agent GPT
2023.04发布
链接： LLM之Agent（四）| AgentGPT：一个在浏览器运行的Agent
项目链接： https://github.com/reworkd/AgentGPT
简介： 用户只需要为Agent指定一个名称和目标，就可以在浏览器中链接大型语言模型（如GPT-4）来创建和部署Agent平台。
**内容：**给出了安装和效果测试
补充： 目前agentGPT 仅支持 chatgpt 模型，暂时不支持本地 llm 模型，不过可以参考代码进行修改，实现添加本地模型的调用接口。
（五） ：AgentTuning
2023.10发布
链接： LLM之Agent（五）| AgentTuning：清华大学与智谱AI提出AgentTuning提高大语言模型Agent能力
项目链接： https://github.com/THUDM/AgentTuning
**简介：**AgentTuning是一种简单而通用的方法，既可以增强LLM的Agent能力，有可以同时保持其通用LLM能力
内容：
（1） AgentTuning的具体实现：首先构造一个包含高质量交互轨迹的轻量级指令调优数据集AgentInstruction，然后采用混合指令微调策略将AgentInstruction与来自通用领域的开源指令相结合。AgentTuning对Llama 2系列模型进行指令微调产生AgentLM。
（2） AgentInstruction数据集构建
a) 收集Agent任务的指令比较困难，因为涉及Agent在复杂环境中的交互轨迹
b) 数据集构建有三个主要阶段：指令构建、轨迹交互和轨迹过滤。整个过程使用GPT-3.5（GPT-3.5-turbo-0613）和GPT4（GPT-4-0613）实现完全自动化，使该方法能够轻松扩展到新的Agent任务。
i. 指令构建：基于Self-Instruct构建；
ii. 轨迹交互：基于CoT、ReAct；
iii. 轨迹过滤：每个轨迹都有一个奖励r，基于奖励r自动选择高质量的轨迹
（3） 指令微调：agent任务数据和通用数据混合训练
（六）：LangChain中的Agent
链接： LLM之LangChain（二）| LangChain中的Agent
**项目链接：**无
**内容：**介绍了LangChain中的Agent代理类型
代理类型：
1） Zero-shot ReAct
2） Conversational ReAct
3） ReAct Docstore
4） Self-ask with Search
结尾
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